KR100880717B1 - Method and apparatus for detecting charged state of secondary battery based on neural network calculation - Google Patents

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아츠시 이치카와
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Abstract

본 발명의 뉴럴네트워크방식 검출장치는 배터리시스템에 구비되는 2차전지(2차배터리)의 내부상태를 검출하도록 제공된다. 상기 뉴럴네트워크방식 검출장치는 검출유닛, 생성유닛 및 연산유닛을 포함한다. 상기 검출유닛은 배터리의 동작상태를 나타내는 전기신호를 검출한다. 상기 생성유닛은 전기신호를 이용하여, 배터리의 내부상태를 추정하는데 필요한 입력파라미터를 생성한다. 상기 입력파라미터는 배터리의 성능저하상태 및 배터리방식에서의 차이 중 적어도 하나에 따라 배터리의 현재충전상태의 캘리브레이션을 반영한다. 상기 연산유닛은 입력파라미터를 뉴럴네트워크연산에 적용하여 배터리의 충전상태를 나타내는 출력파라미터를 연산한다.The neural network detection apparatus of the present invention is provided to detect an internal state of a secondary battery (secondary battery) provided in a battery system. The neural network detection apparatus includes a detection unit, a generation unit and a calculation unit. The detection unit detects an electrical signal indicative of an operating state of the battery. The generating unit generates an input parameter for estimating the internal state of the battery using the electric signal. The input parameter reflects the calibration of the current state of charge of the battery according to at least one of a deterioration state of the battery and a difference in battery method. The calculating unit applies an input parameter to neural network calculation to calculate an output parameter indicating a state of charge of the battery.
뉴럴네트워크, 2차전지, 충전상태검출, 입력파라미터, 출력파라미터, 개로전압, 내부저항 Neural Network, Rechargeable Battery, State of Charge Detection, Input Parameter, Output Parameter, Open Circuit Voltage, Internal Resistance

Description

뉴럴네트워크연산에 기초한 2차전지의 충전상태를 검출하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING CHARGED STATE OF SECONDARY BATTERY BASED ON NEURAL NETWORK CALCULATION}TECHNICAL AND APPARATUS FOR DETECTING CHARGED STATE OF SECONDARY BATTERY BASED ON NEURAL NETWORK CALCULATION}
도1은 본 발명에 따른 제1실시예에 의하여 채용되는 차량용 배터리시스템의 회로를 나타낸 블록도.1 is a block diagram showing a circuit of a vehicle battery system employed by a first embodiment according to the present invention;
도2는 완전 충전된 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 차량용 배터리의 개로전압을 연산하는 방법을 나타낸 플로우차트.Fig. 2 is a flowchart showing a method of calculating an open circuit voltage of a vehicle battery detected in response to a discharge of a predetermined amount of power from a fully charged battery.
도3은 배터리의 완전충전상태를 결정하기 위하여 이용되는 범위를 나타내는 2차원 맵.3 is a two-dimensional map showing the range used to determine a fully charged state of a battery;
도4는 완전 충전된 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 개로전압을 연산하기 위하여 이용되는 근사식을 추정하는 방법을 나타낸 2차원 맵.Fig. 4 is a two-dimensional map showing a method of estimating an approximation equation used to calculate a detected open circuit voltage in response to a discharge of a predetermined amount of power from a fully charged battery.
도5는 뉴럴네트워크 연산장치의 기능구성을 설명하기 위한 기능블록도.5 is a functional block diagram for explaining a functional configuration of a neural network computing device.
도6은 뉴럴네트워크 연산장치에 의하여 실행되는 과정을 나타낸 플로우차트.6 is a flowchart showing a process executed by a neural network computing device.
도7은 종래기술에 대응하는 기술에 따라 개로전압이 사용되지 않을 때 연산되는 SOC(충전상태)에 대한 테스트 결과를 나타낸 그래프.Fig. 7 is a graph showing test results for SOC (charge state) calculated when the open circuit voltage is not used according to a technique corresponding to the prior art.
도8은 제1실시예에 따라 개로전압의 이용으로 연산되는 SOC에 대한 테스트결 과를 나타낸 그래프.Fig. 8 is a graph showing test results for an SOC calculated by using an open circuit voltage according to the first embodiment.
도9는 개로전압의 이용 및 이용되지 않는 두 경우 간의 비교형태에서 여러 성능저하 배터리의 SOC검출에서의 정확도를 설명하는 테이블.Fig. 9 is a table illustrating the accuracy in SOC detection of various degraded batteries in the form of comparison between the two cases of the use of open circuit voltage and no use.
도10은 본 발명에 따른 제2실시예에 의하여 채용되는 차량용 배터리시스템의 회로를 나타낸 블록도.Fig. 10 is a block diagram showing a circuit of the vehicle battery system employed by the second embodiment according to the present invention.
도11은 캘리브레이션 데이터로서 기능하는 제1 및 제2개로전압에서의 차이를 검출하는 방법을 설명하는 플로우차트.FIG. 11 is a flowchart for explaining a method of detecting a difference in first and second open circuit voltages serving as calibration data; FIG.
도12는 제2실시예에서 테스트 될 새로운 배터리와 성능저하 배터리 각각의 방전용량 및 개로전압 간의 관계를 나타낸 그래프.Fig. 12 is a graph showing the relationship between the discharge capacity and the open circuit voltage of each of the new battery and the degraded battery to be tested in the second embodiment.
도13은 제2실시예에서 캘리브레이션 데이터로 되는 제1 및 제2개로전압 간의 차이를 이용하여 SOC 검출에 대한 테스트 결과를 나타낸 그래프.Fig. 13 is a graph showing test results for SOC detection using the difference between the first and second open circuit voltages as calibration data in the second embodiment.
도14는 종래기술에 대응하는 구성에 따라 제1 및 제2개로전압 간의 차이를 이용하지 않고 SOC검출에 대한 테스트 결과를 나타낸 그래프.14 is a graph showing test results for SOC detection without using the difference between the first and second open circuit voltages in accordance with a configuration corresponding to the prior art.
도15는 본 발명에 따른 제3실시예에 의하여 채용되는 차량용 배터리시스템의 회로를 나타낸 블록도.Fig. 15 is a block diagram showing a circuit of the vehicle battery system employed by the third embodiment according to the present invention.
도16은 캘리브레이션 데이터로서 기능하는 배터리의 내부저항을 검출하는 방법을 설명하는 플로우차트.Fig. 16 is a flowchart for explaining a method of detecting internal resistance of a battery functioning as calibration data;
도17은 배터리의 내부저항을 연산하기 위한 선형근사식을 결정하기 위하여 이용되는 2차원 맵.Fig. 17 is a two-dimensional map used to determine a linear approximation equation for calculating the internal resistance of a battery.
도18은 테스트를 위하여 사용된 각 배터리의 내부저항과 방전용량 간의 관계 를 설명하기 위한 그래프.18 is a graph for explaining the relationship between the internal resistance and the discharge capacity of each battery used for the test.
도19는 종래기술에 대응하는 구성에 따라 배터리의 내부저항을 이용하지 않고 SOH검출에 대한 테스트 결과를 나타낸 그래프.19 is a graph showing test results for SOH detection without using the internal resistance of a battery according to a configuration corresponding to the prior art.
도20은 제3실시예에 따라 배터리의 내부저항을 이용하여 SOH검출에 대한 테스트 결과를 나타낸 그래프.20 is a graph showing test results for SOH detection using internal resistance of a battery according to a third embodiment;
도21은 종래기슬에 대응하는 구성에 따라 캘리브레이션 데이터를 이용하지 않고 SOC 검출에 대한 비교테스트 결과를 나타낸 그래프.Fig. 21 is a graph showing comparative test results for SOC detection without using calibration data according to the configuration corresponding to the conventional gas.
도22는 변형예에서 이루어지는 것으로 캘리브레이션 데이터를 이용하지 않고 SOC검출에 대한 비교테스트 결과를 나타낸 그래프.Fig. 22 is a graph showing comparative test results for SOC detection without using calibration data as made in the modification.
도23은 종래기슬에 대응하는 구성에 따라 캘리브레이션 데이터를 이용하지 않고 SOC검출에 대한 비교테스트 결과를 나타낸 그래프.Fig. 23 is a graph showing comparative test results for SOC detection without using calibration data according to the configuration corresponding to the conventional gas.
도24는 다른 변형예에서 이루어지는 것으로 캘리브레이션 데이터를 이용하지 않고 SOC검출에 대한 테스트 결과를 나타낸 그래프.Fig. 24 is a graph showing test results for SOC detection without using calibration data as made in another modification.
도25는 본 발명에 따른 제4실시예에 의하여 채용되는 차량용 배터리시스템의 회로를 나타낸 블록도.Fig. 25 is a block diagram showing a circuit of a battery system for a vehicle employed in accordance with a fourth embodiment of the present invention.
도26은 차량이 주행하는 동안 완전충전되는 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출되는 차량용 배터리의 개로전압과 내부저항을 연산하는 방법을 나타낸 플로우차트.Fig. 26 is a flowchart showing a method of calculating the open circuit voltage and internal resistance of a vehicle battery detected in response to the discharge of a predetermined amount of power from a fully charged battery while the vehicle is running.
도27은 장치에 설치된 뉴럴네트워크 연산장치의 기능구성을 나타낸 블록도.Fig. 27 is a block diagram showing the functional configuration of a neural network computing device installed in the device.
도28은 뉴럴네트워크 연산장치의 제1뉴럴네트워크블록의 기능구성을 설명하 는 기능상의 블록도.Fig. 28 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of a first neural network block of a neural network computing device.
도29는 뉴럴네트워크 연산장치의 제2뉴럴네트워크블록의 기능구성을 설명하는 기능상의 블록도.Fig. 29 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of a second neural network block of the neural network computing device.
도30은 제4실시예에 의하여 제공되는 구성에 기초하여 연산되는 SOC에 대한 테스트 결과를 나타낸 그래프.30 is a graph showing test results for an SOC calculated based on the configuration provided by the fourth embodiment.
도31은 제4실시예에 의하여 제공되는 구성에 기초하여 연산되는 SOH(건전상태)에 대한 테스트 결과를 나타낸 그래프.Fig. 31 is a graph showing test results for SOH (healthy state) calculated based on the configuration provided by the fourth embodiment.
도32는 배터리의 성능저하 정도를 분류하기 위하여 이용되는 참조맵을 나타낸 도면.32 shows a reference map used for classifying a degree of degradation of a battery;
도33은 제4실시예에 따른 뉴럴네트워크 연산장치의 변형예의 기능구성을 설명하는 기능상의 블록도.33 is a functional block diagram for explaining a functional configuration of a modification of the neural network computing device according to the fourth embodiment.
도34는 제4실시예에 따른 다른 변형예의 구성과 비교를 위하여 실행되는 뉴럴네트워크 연산장치의 종래형태에서 캘리브레이션 데이터를 이용하지 않고 실행되는 SOC에 대한 테스크 결과를 나타낸 그래프.Fig. 34 is a graph showing test results for an SOC executed without using calibration data in the conventional form of the neural network computing device executed for comparison with the configuration of another modified example according to the fourth embodiment.
도35는 제4실시예의 또 다른 변형예에 따라 캘리브레이션 데이터를 이용하여 실행되는 SOC에 대한 테스트 결과를 나타내는 그래프.35 is a graph showing test results for an SOC executed using calibration data according to another modification of the fourth embodiment;
도36은 본 발명에 따른 제5실시예에 의하여 채용되는 차량용 배터리시스템의 회로를 나타낸 블록도.Fig. 36 is a block diagram showing a circuit of the vehicle battery system employed by the fifth embodiment according to the present invention.
도37은 완전충전된 배터리로부터 소정 전력량에 응답하여 차량용 배터리의 개로전압과 내부저항을 연산하는 방법을 나타낸 플로우차트.Fig. 37 is a flowchart showing a method of calculating the open circuit voltage and internal resistance of a vehicle battery in response to a predetermined amount of power from a fully charged battery.
도38은 제5실시예에 따른 차량용 배터리시스템에서 뉴럴네트워크 연산장치의 기능구성을 설명하는 기능상의 블록도.Fig. 38 is a functional block diagram for explaining a functional configuration of a neural network computing device in a vehicle battery system according to a fifth embodiment.
도39는 제5실시예와 종래기술에 기초한 구성 간의 비교방법에서, 성능저하 정도가 다른 사용된 여러 테스트 될 배터리의 완전충전상태를 검출함에 있어서 예상되는 오차를 나타낸 그래프.Fig. 39 is a graph showing an expected error in detecting the fully charged states of the batteries to be tested which differ in the degree of deterioration in the comparison method between the fifth embodiment and the configuration based on the prior art.
도40은 본 발명에 따른 제6실시예에 의하여 채용되는 차량용 배터리시스템의 회로를 나타낸 블록도.40 is a block diagram showing a circuit of a vehicle battery system employed in a sixth embodiment according to the present invention;
도41은 완전충전 배터리 각각으로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출되는 개로전압과 복수개의 결합계수 메모리테이블 간의 대응관계를 나타낸 도면.Fig. 41 is a diagram showing a correspondence relationship between an open circuit voltage detected in response to a discharge of a predetermined amount of power from each of a fully charged batteries and a plurality of coupling coefficient memory tables;
도42는 제6실시예에 따른 차량용 배터리시스템에서 뉴럴네트워크 연산장치의 기능구성을 설명하는 기능상의 블록도.Fig. 42 is a functional block diagram for explaining a functional configuration of a neural network computing device in a vehicle battery system according to a sixth embodiment.
도43은 출력파라미터로서 복수의 결합계수 메모리테이블을 이용하여 SOC를 연산하는 방법을 나타낸 플로우차트.Fig. 43 is a flowchart showing a method of calculating an SOC using a plurality of coupling coefficient memory tables as output parameters.
도44 내지 46은 각각 제6실시예에 의하여 제공되는 구성에 기초하여 이루어진 테스트 결과를 나타낸 그래프.44 to 46 are graphs showing test results made on the basis of the configuration provided by the sixth embodiment, respectively.
도47 내지 49는 각각 종래기술에 대응하는 구성에 기초하여 이루어진 비교테스트 결과를 나타낸 그래프.47 to 49 are graphs showing comparative test results made on the basis of the configuration corresponding to the prior art, respectively.
도50은 본 발명에 따른 제7실시예에 의하여 채용되는 차량용 배터리시스템의 회로를 나타낸 블록도.50 is a block diagram showing a circuit of a vehicle battery system employed in a seventh embodiment according to the present invention;
도51은 배터리의 개로전압과 내부저항을 연산하도록 이용되는 근사식을 추정 하는 방법을 나타낸 2차원 맵.Fig. 51 is a two-dimensional map showing a method of estimating an approximation equation used to calculate the open circuit voltage and internal resistance of a battery.
도52는 뉴럴네트워크연산에 대한 입력파라미터와 배터리의 SOC를 연산하는 처리방법을 나타낸 플로우차트.Fig. 52 is a flowchart showing a processing method for calculating the SOC of the battery and the input parameters for neural network operation;
도53은 제7실시예에서의 뉴럴네트워크의 기능구성을 설명하는 기능상의 블록도.Fig. 53 is a functional block diagram for explaining the functional configuration of a neural network in the seventh embodiment.
도54는 뉴럴네트워크 연산장치의 학습에 대하여 이용될 사용된 여러 배터리의 용량을 설명하는 테이블.54 is a table for explaining the capacity of various batteries used to be used for learning of a neural network computing device.
도55 내지 도57은 각각 제7실시예에 의하여 제공되는 구성에 기초하여 이루어진 테스트 결과를 나타낸 그래프.55 to 57 are graphs showing test results made on the basis of the configuration provided by the seventh embodiment, respectively.
도58 내지 도60은 각각 종래기슬에 대응하는 구성에 기초하여 이루어진 비교 테스트 결과를 나타낸 그래프.58 to 60 are graphs showing comparison test results made on the basis of the configuration corresponding to the conventional gas, respectively.
도61은 제7실시예의 변형예에 따른 테스트 결과를 나타낸 그래프.61 is a graph showing test results according to a modification of the seventh embodiment.
도62는 제7실시예의 다른 변형예에 따른 테스트 결과를 나타낸 그래프.62 is a graph showing test results according to another modification of the seventh embodiment.
도63 내지 도65는 각각 제7실시예의 다른 변형예에 따라 이루어진 테스트 결과를 나타낸 그래프.63 to 65 each show a test result made in accordance with another modification of the seventh embodiment;
도69는 본 발명의 제8실시예에 의하여 채용되는 차량용 배터리시스템의 회로를 나타낸 블록도.Fig. 69 is a block diagram showing a circuit of the vehicle battery system employed in the eighth embodiment of the present invention.
도70은 배터리의 물리량을 나타내는 입력파라미터로서 제공되는 비율을 연산하는 방법의 개요를 나타낸 플로우차트.Fig. 70 is a flowchart showing an outline of a method of calculating a ratio provided as an input parameter representing a physical quantity of a battery;
도71은 완전충전된 배터리로부터 소정의 전력량이 방전되는 상태를 결정하기 위한 서브루틴의 개요를 나타낸 플로우차트.Fig. 71 is a flowchart showing an outline of a subroutine for determining a state in which a predetermined amount of power is discharged from a fully charged battery.
도72는 제8실시예에서의 뉴럴네트워크 연산장치의 기능구성을 설명하는 기능상의 블록도.Fig. 72 is a functional block diagram illustrating a functional configuration of a neural network computing device in the eighth embodiment.
도73은 비교 테스트용으로 이용되는 배터리의 완전충전용량을 설명하는 그래프.73 is a graph for explaining the full charge capacity of a battery used for comparison test;
도74는 각 배터리의 개로전압과 SOC 간의 관계를 나타낸 그래프.74 is a graph showing the relationship between the open circuit voltage and SOC of each battery.
도75는 각 배터리의 내부저항과 SOC 간의 관계를 나타낸 그래프.75 is a graph showing the relationship between the internal resistance and SOC of each battery.
도76은 각 배터리의 최대방전전력과 SOC 간의 관계를 나타낸 그래프.76 is a graph showing the relationship between the maximum discharge power of each battery and SOC.
도77 내지 도79는 각각 종래기술에 대응하는 구성에 기초하여 이루어진 비교 테스크 결과를 나타낸 그래프.77 to 79 are graphs showing comparison test results made on the basis of the configuration corresponding to the prior art, respectively.
도80은 각 배터리의 개로전압비율와 SOC 간의 관계를 나타낸 그래프.80 is a graph showing the relationship between the open circuit voltage ratio and SOC of each battery.
도81은 각 배터리의 내부저항비율과 SOC 간의 관계를 나타낸 그래프.81 is a graph showing the relationship between the internal resistance ratio and SOC of each battery.
도82는 각 배터리의 최대방전전력비율과 SOC 간의 관계를 나타낸 그래프.82 is a graph showing the relationship between the maximum discharge power ratio and SOC of each battery.
도83 내지 도85는 각각 제8실시예에 따른 구성에 기초하여 이루어진 테스트 결과를 나타낸 그래프.83 to 85 are graphs showing test results made on the basis of the configuration according to the eighth embodiment, respectively;
도86은 제8실시예의 변형예에 따라 이루어진 그래프로서, 배터리의 개로전압과 SOC의 현재값 간의 관계를 나타낸 그래프.86 is a graph made in accordance with a modification of the eighth embodiment, showing a relationship between the open circuit voltage of the battery and the present value of the SOC;
도87은 제8실시예의 변형예에 따라 이루어진 그래프로서, 보정된 배터리의 개로전압과 SOC의 보정을 나타낸 그래프.87 is a graph made in accordance with a modification of the eighth embodiment, showing the correction of the open circuit voltage and SOC of the corrected battery;
도88 내지 도90은 각각 종래기술에 대응하는 구성에 기초하여 이루어진 비교 테스트 결과를 나타낸 그래프.88 to 90 are graphs showing comparison test results made on the basis of the configuration corresponding to the prior art, respectively.
도91 내지 도93은 각각 제8실시예의 변형예에 의하여 제공되는 구성에 기초하여 이루어진 테스트 결과를 나타낸 그래프.91 to 93 are graphs showing test results made on the basis of the configuration provided by the modification of the eighth embodiment, respectively;
도94는 전압과 전류의 신호 및 배터리의 개로전압과 내부저항 모두의 데이터 연산 습득을 설명하는 타이밍차트.Fig. 94 is a timing chart for explaining data operation acquisition of both voltage and current signals, and open circuit voltage and internal resistance of a battery.
도95는 새로운 배터리와 사용된(성능저하된) 배터리 모두의 충전상태 및 SOH, SOC와 완전충전용량의 정의를 나타낸 도면.FIG. 95 shows definitions of state of charge and SOH, SOC and full charge capacity of both new battery and used (degraded) battery.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명** Description of the symbols for the main parts of the drawings *
1: 차량용 배터리 2: 차량용 발전기1: car battery 2: car generator
3: 전기장치 4: 전류센서3: electrical device 4: current sensor
5: 배터리상태 검출장치 6: 발전기 제어유닛5: Battery status detection device 6: Generator control unit
7: 뉴럴네트워크 연산장치 8: 버퍼7: Neural Network Computing Unit 8: Buffer
9: 보정신호발생장치 201: 입력층9: correction signal generator 201: input layer
202: 중간층 203: 출력층202: intermediate layer 203: output layer
본 발명은 2차전지의 충전상태를 검출하기 위한 뉴럴네트워크(neural network)방식을 갖는 배터리시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 예를 들면 차량에 장착되는 이와 같은 배터리의 충전상태의 검출을 향상시키기 위한 뉴럴네트워크방식의 배터리시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a battery system having a neural network (neural network) method for detecting the state of charge of the secondary battery, and more particularly, to improve the detection of such state of charge of such a battery mounted in a vehicle The present invention relates to a neural network battery system.
차량장착 배터리시스템은 대부분 납전지와 같은 2차전지(2차배터리)로 구성된다. 2차전지에서 성능저하 정도는 전압과 전류 등의 배터리의 전기량과 SOC(충전상태)와 SOH(건전상태) 등의 배터리의 충전상태량 간의 보정에 변동을 준다. 상기 SOC는 배터리의 충전율(%)을 나타내고, 상기 SOH는 배터리의 잔존용량(Ah)을 나타낸다. 그러므로 배터리의 성능저하가 진행됨에 따라, SOC 및/또는 SOH를 검출하는데 있어서 정확도가 저하될 수 있어 SOC 및/또는 SOH는 배터리마다 달라진다. 이러한 문제점은 대량 생산되는 각 2차전지의 SOC 및/또는 SOH의 정확한 검출을 어렵게 한다. 따라서 이러한 변동을 안정적으로 방지하기 위하여, 이러한 변동을 각 2차전지의 이용가능한 충전 및 방전범위를 고려하고, 그 결과 상기 범위가 좁아지도록 한다.In-vehicle battery systems are mostly composed of secondary batteries such as lead batteries. The degree of performance degradation in secondary batteries varies with the correction between the battery's electricity, such as voltage and current, and the battery's state of charge, such as SOC (charged state) and SOH (healthy state). The SOC represents a charge rate (%) of the battery, and the SOH represents a remaining capacity (Ah) of the battery. Therefore, as the performance of the battery progresses, the accuracy in detecting the SOC and / or SOH may be degraded so that the SOC and / or SOH varies from battery to battery. This problem makes it difficult to accurately detect SOC and / or SOH of each secondary battery produced in mass production. Therefore, in order to stably prevent such fluctuations, the fluctuations are taken into account the available charge and discharge ranges of each secondary battery, and as a result, the range is narrowed.
예를 들면 일본 특개평9-243716호 공보 및 일본특허공개 제2003-249271호 공보와 같은 몇몇 공지의 문헌은 이와 같은 문제를 개선하기 위한 기술을 제안하고 있다. 즉 이들 문헌은 뉴럴네트워크(소위 "배터리상태의 뉴럴네트워크방식 검출"이라 불림)을 이용하여 2차전지의 SOC 및/또는 SOH를 어떻게 검출하는지에 대하여 제안하고 있다.For example, some known documents such as Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-243716 and Japanese Patent Laid-Open No. 2003-249271 propose a technique for improving such a problem. That is, these documents propose how to detect SOC and / or SOH of a secondary battery using a neural network (called "neural network detection of battery state").
예를 들면 일본 특개평9-243716호 공보는 학습된 뉴럴네트워크가 잔존용량을 연산하도록 적어도 개로전압, 방전직 후 검출전압 및 내부저항을 포함하는 입력파 라미터가 이용되는 배터리 잔존용량 검출기술을 제안하고 있다. 또한 일본특허공개 제2003-249271호 공보는 배터리의 성능저하를 나타내는 정보를 연산하도록 제1학습 뉴럴네트워크에 배터리의 전압, 전류와 내부저항 및 온도 데이터가 입력되고, 배터리의 잔존용량을 연산하도록 제2학습 뉴럴네트워크에 상기 정보 및 배터리의 전압, 전류 및 내부저항의 데이터가 입력되는 배터리 잔존용량 검출기술을 제안하고 있다.For example, Japanese Patent Laid-Open No. 9-243716 discloses a battery remaining capacity detection technique using an input parameter including at least an open circuit voltage, a detection voltage immediately after discharge, and an internal resistance so that the learned neural network calculates the remaining capacity. I'm proposing. In addition, Japanese Laid-Open Patent Publication No. 2003-249271 discloses a voltage, current, internal resistance, and temperature data of a battery to be input to a first learning neural network to calculate information indicating a deterioration of the battery, and to calculate a remaining capacity of the battery. A battery residual capacity detection technology is proposed in which the above information and data of battery voltage, current, and internal resistance are input to a neural network.
상기 뉴럴네트워크는 측정될 대상물의 특성 변동에 대처하는 적응성을 구비하기 때문에, 전술한 바와 같이 배터리상태의 검출에 상기 뉴럴네트워크가 이용되었다.Since the neural network has the adaptability to cope with the characteristic variation of the object to be measured, the neural network has been used to detect the battery state as described above.
그러나 종래의 뉴럴네트워크방식 검출장치를 사용하여 SOC 및/또는 SOH가 검출되는 경우라도, 배터리에서의 성능저하로 인하여 측정정확도에서의 변동 및 변화는 충분히 방지될 수 없다. 따라서 SOC 및/또는 SOH에 대한 정확한 검출은 충분히 실용적인 수준이라고 말하기에는 어려움이 있다. 즉 새로운 배터리 및 사용된(오래된, 성능저하된) 배터리는 뉴럴네트워크로 입력될 전류와 전압 이력(history) 데이터와 뉴럴네트워크로부터의 출력파라미터인 SOC, SOH 간의 보정에 차이를 발생한다. 이러한 어려 보정차이의 존재는 뉴럴네트워크를 이용하여 연산이 이루어지는 경우라도 측정 정확도에서의 변동 및 변화를 흡수하기에는 어려움이 있다.However, even when SOC and / or SOH is detected using a conventional neural network detection device, variations and changes in measurement accuracy cannot be sufficiently prevented due to deterioration in the battery. Therefore, it is difficult to say that accurate detection of SOC and / or SOH is sufficiently practical. That is, new batteries and used (old, degraded) batteries cause a difference in the correction between current and voltage history data to be input into the neural network and SOC, SOH, which are output parameters from the neural network. The existence of such a difficult correction difference is difficult to absorb variations and changes in measurement accuracy even when calculations are performed using neural networks.
또한 전술한 문제점을 개선하기 위한 기술이 공지되어 있다. 구체적으로 최소제곱접을 이용하여 배터리의 개로전압 및 내부저항의 현재값을 입력파라미터에 부가한다. 그러므로 이들 현재값과, 전압 및 전류 이력데이터가 입력파라미터로서 뉴럴네트워크에 주어진다. 이들 부가 데이터 즉 배터러의 동작상태를 반영하는 현재값은 배터리의 성능저하에 의한 영향을 덜 받고 정확도에서 향상되는 SOC 및/또는 SOH와 같은 출력파라미터를 검출할 수 있다.Also known are techniques for ameliorating the above-mentioned problems. Specifically, the open circuit voltage and the current value of the internal resistance of the battery are added to the input parameter using the least square contact. Therefore, these current values and voltage and current history data are given to the neural network as input parameters. These additional data, i.e. current values reflecting the battery's operating state, can detect output parameters such as SOC and / or SOH that are less affected by battery degradation and improve in accuracy.
그러나 이러한 물리량의 현재값이 입력파라미터의 일부 요소로서 고려되는 경우라도, 배터리의 실질적인 성능저하 진행은 실질적으로 요구되는 높은 수준의 SOC 및/또는 SOH의 검출을 얻거나 유지하는데 어려움이 있다.However, even if the current value of this physical quantity is considered as part of the input parameters, the substantial deterioration of the battery is difficult to obtain or maintain the high level of SOC and / or SOH detection required.
한편 거의 모든 각 배터리의 동작을 커버하는 다수의 상태량은 뉴럴네트워크 연산장치로 공급될 수 있다. 이 경우 검출 정확도의 증대를 기대할 수 있다. 그러나 이러한 구성은 연산장치의 회로사이즈가 커지고, 연산부하가 증대되며, 전력이 많이 소비되는 문제점이 있다. On the other hand, a number of state quantities covering almost every operation of each battery can be supplied to the neural network computing device. In this case, an increase in detection accuracy can be expected. However, such a configuration has a problem that the circuit size of the computing device is increased, the computing load is increased, and power is consumed a lot.
따라서 상기의 제반 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 본 발명은 각배터리의 충전 및 방전특성에서의 차이, 예를 들면 일시적 성능저하의 정도(순환 성능저하) 및/또는 배터리 방식의 차이에 관계없이 높은 정확도로 출력파라미터를 제공할 수 있는 뉴럴네트워크연산을 기초한 2차전지의 충전상태 검출을 위한 방법 및 장치를 제공하는데 그 첫번째 목적이 있다.Therefore, the present invention has been proposed to solve the above problems, and the present invention is independent of the difference in the charging and discharging characteristics of each battery, for example, the degree of temporary deterioration (circulation deterioration) and / or the difference in battery type. It is a first object of the present invention to provide a method and apparatus for detecting a state of charge of a secondary battery based on neural network operation that can provide an output parameter with high accuracy.
또한 본 발명은 단독으로 또는 상기 첫번째 목적과 조합되어 적은 입력파라미터로 출력파라미터를 제공할 수 있는 뉴럴네트워크에 기초하여 2차전지의 충전상태를 검출하고, 배터리의 충전상태를 나타내는 검출정보의 정확도를 높게 유지하기 위한 장치를 제공하는데 두번째 목적이 있다.In addition, the present invention detects the state of charge of the secondary battery alone or in combination with the first object based on a neural network that can provide an output parameter with a small number of input parameters, the accuracy of the detection information indicating the state of charge of the battery A second object is to provide a device for keeping it high.
상기 본 발명의 첫번째 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 기본 관점으로, 배터리시스템에 구비되는 2차전지(2차배터리)의 내부상태를 검출하기 위한 뉴럴네트워크방식의 장치로서, 상기 배터리의 동작상태를 나타내는 전기신호를 검출하기 위한 검출수단; 상기 전기신호를 이용하여, 상기 배터리의 내부상태를 추정하는데 필요하며 상기 배터리의 현재충전상태의 캘리브레이션을 반영하는 입력파라미터를 생성하기 위한 생성수단; 및 상기 입력파라미터를 뉴럴네트워크연산에 적용하여 상기 배터리의 충전상태를 나타내는 출력파라미터를 연산하기 위한 연산수단을 포함하는 뉴럴네트워크방식 검출장치를 제공한다.In order to achieve the first object of the present invention, as a basic aspect of the present invention, a neural network type device for detecting an internal state of a secondary battery (secondary battery) provided in a battery system, the operation state of the battery Detection means for detecting an electrical signal indicating; Generating means for generating an input parameter using the electrical signal to estimate an internal state of the battery and reflecting a calibration of a current charged state of the battery; And calculating means for calculating an output parameter indicating a state of charge of the battery by applying the input parameter to neural network calculation.
본 발명의 제1 내지 제3관점으로서, 상기 전기신호는 소정기간 동안 실시간으로 얻어진 배터리의 전압 및 전류이고, 상기 입력파라미터는 상기 배터리의 동작상태를 나타내는 제1입력파라미터와 상기 배터리의 성능저하상태를 나타내는 제2입력파라미터로 이루어지며, 상기 생성수단은 상기 배터리의 전압과 전류 데이터에 기초하여 상기 제1입력파라미터를 연산하기 위한 제1연산수단, 및 배터리의 소정 충전상태(예를 들면 완전충전된 배터리로부터 소정 전력량이 방전되는 상태)에 응답하여 상기 제2입력파라미터를 연산하기 위한 제2연산수단을 포함하는 것이 바람직하다.In the first to third aspects of the present invention, the electrical signal is a voltage and a current of a battery obtained in real time for a predetermined period, and the input parameter is a first input parameter representing an operating state of the battery and a performance degradation state of the battery. And a second input parameter for calculating the first input parameter based on voltage and current data of the battery, and a predetermined state of charge of the battery (e.g., full charge). And second calculating means for calculating the second input parameter in response to a state in which a predetermined amount of power is discharged from the battery.
본 발명의 제1 및 제2관점으로서, 상기 출력파라미터 연산수단은 뉴럴네트워 크연산방법에 기초하여 제1 및 제2입력파라미터 모두를 처리함으로써 상기 배터리의 현재충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터를 연산하기 위한 수단인 것이 보다 바람직하다.As the first and second aspects of the present invention, the output parameter calculating means calculates the output parameter indicative of the current state of charge of the battery by processing both the first and second input parameters based on a neural network calculation method. It is more preferable that it is a means for.
새로운 배터리가 한 번 사용될 경우, 상기 배터리는 더 이상 새로운 배터리가 아니며, 배터리의 성능저하 정도(순환 성능저하)가 변화되고, 노화된 사용 배터리(즉 성능에서의 성능저하)가 된다. 물론 각 배터리의 성능저하 정도는 배터리방식에 따라 좌우된다. 즉 사용된 모든 배터리의 현재충전상태는 배터리마다 다르다. 따라서 이러한 충전상태의 차이는 모두 "현재의 충전상태"로 반영된다.When a new battery is used once, the battery is no longer a new battery, the degree of deterioration of the battery (circulation deterioration) is changed, and it becomes an aged used battery (ie deterioration in performance). Of course, the degree of performance degradation of each battery depends on the battery type. That is, the current state of charge of all the batteries used varies from battery to battery. Therefore, all such differences in the state of charge are reflected in the "current state of charge".
그러므로 앞의 기능적 구성은 뉴럴네트워크 캘리브레이션에 대한 입력파라미터에 배터리의 현재충전상태의 캘리브레이션 데이터를 포함하는 기술을 적용하며, 상기 캘리브레이션은 전술한 바와 같이 사용된 배터리의 충전/방전에서의 성능저하 정도를 반영한다. 이러한 캘리브레이션 데이터를 입력파라미터로 포함하는 것은 예를 들면 전압 및 전류 이력 데이터가 입력파라미터로서 단순히 이용되는 경우보다 보다 정확하게 출력파라미터를 연산(추정)할 수 있다. 이러한 연산을 일정간격으로 반복함으로써, 사용된 배터리의 충전상태는 사용된 배터리의 충전/방전의 일시적인 성능저하를 자동으로 추적하여 높은 정확도로 체크할 수 있다.Therefore, the previous functional configuration applies a technique that includes calibration data of the battery's current charge state in the input parameter for neural network calibration, which calibration measures the degree of degradation in the charge / discharge of the battery used as described above. Reflect. Including such calibration data as input parameters can calculate (estimate) the output parameters more accurately than if, for example, voltage and current history data are simply used as input parameters. By repeating this operation at regular intervals, the state of charge of the used battery can be checked with high accuracy by automatically tracking the temporary deterioration of the charge / discharge of the used battery.
이러한 캘리브레이션 데이터로서, 예를 들면 사용된 배터리의 성능저하로 인하여 출력파라미터(SOC 등)에서의 변화로 보정을 나타내는 충전관련 물리량을 이용하는 것이 바람직하다. 예를 들면 이러한 충전관련 물리량은 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 검출되는 개로전압이다. 이러한 종류의 충전관련 물리량은 본 실시 예의 제1관점에서의 제2입력파라미터로서 참조되며, 상기 제2입력파라미터는 뉴럴네트워크연산을 실행하는 뉴럴네트워크 연산장치에 제공되는 입력파라미터를 형성하도록 제1입력파라미터와 조합된다.As such calibration data, it is preferable to use a charge-related physical quantity indicating correction due to a change in an output parameter (SOC, etc.), for example, due to deterioration of the used battery. For example, such a charge-related physical quantity is an open circuit voltage detected in response to a predetermined state of charge of the battery. This kind of charging-related physical quantity is referred to as a second input parameter in the first aspect of the present embodiment, wherein the second input parameter is configured to form an input parameter provided to a neural network computing device that performs neural network computation. Combined with parameters.
또한 본 발명에 채용될 수 있는 충전관련 물리량은 배터리의 완전충전 및 배터리의 완전충전으로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어진 개로전압 간의 차이를 포함한다. 또한 이러한 물리량으로서, 전술한 전압차 및 완전충전 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어진 개로전압의 조합이 이용될 수 있다. 또한 완전충전 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어진 배터리의 내부저항은 이러한 충전관련 물리량으로서 이용될 수 있다. 이와 같이 다양한 물리량은 배터리의 SOC와 SOH의 변화로 보정되어, 성능저하 및/또는 배터리방식의 차이에 따라 각 배터리의 충전/방전에서의 변화의 보정에 대한 캘리브레이션 데이터로서 이용될 수 있다.The charge-related physical quantity that can be employed in the present invention also includes the difference between the full charge of the battery and the open circuit voltage obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power from the full charge of the battery. As such a physical quantity, a combination of the above-described voltage difference and the open circuit voltage obtained in response to the discharge of the predetermined amount of power from the fully charged battery can be used. In addition, the internal resistance of the battery obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery can be used as this charge related physical quantity. As described above, various physical quantities may be corrected by changes in SOC and SOH of a battery, and used as calibration data for correction of changes in charge / discharge of each battery according to performance degradation and / or differences in battery systems.
본 발명의 제3관점으로서, 상기 제1입력파라미터 연산수단은 제공받은 상기 배터리의 전압과 전류의 데이터에 기초하여 상기 제1입력파라미터로서 전압 이력 데이터 및 전류 이력 데이터를 연산하도록 구성되고, 상기 제2입력파라미터 연산수단은, 상기 배터리의 소정 충전상태에 응답하여 상기 전압 이력 데이터 및 전류 이력 데이터 모두를 이용하여 상기 제2입력파라미터로서 상기배터리의 개로전압과 내부저항을 연산하도록 구성되며, 상기 출력파라미터 연산수단은 상기 배터리의 현재 예상되는 완전충전용량을 나타내는 상기 출력파라미터를 연산하기 위한 수단이다.As a third aspect of the present invention, the first input parameter calculating means is configured to calculate voltage history data and current history data as the first input parameter based on data of voltage and current of the battery provided. And the second input parameter calculating means is configured to calculate the open circuit voltage and internal resistance of the battery as the second input parameter using both the voltage history data and current history data in response to a predetermined state of charge of the battery. The parameter calculating means is means for calculating the output parameter indicative of the currently expected full charge of the battery.
이와 같이 완전충전된 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출되 는 배터리의 개로전압과 내부저항만을 입력파라미터에 부가함으로써, 뉴럴네트워크연산에 대한 정확도는 크게 향상될 수 있고, 입력파라미터가 증가하는 것을 방지할 수 있다. 따라서 뉴럴네트워크를 갖거나 갖지 않는 종래 연산장치에 비하여 뉴럴네트워크 연산장치의 사이즈는 작게 유지될 수 있고, 사용된 배터리의 완전충전용량은 정확하게 연산될 수 있다. 연산을 위한 시간은 실제의 사용에 필요한 기간으로 유지될 수 있다. 그 결과 과충전 및 과방전을 유의하지 않고, 이용을 위한 용량범위는 확대될 수 있다. 종래기술에 비하여, 배터리는 보다 소형화로 이루어질 수 있고, 배터리에 대한 필요한 방전용량범위를 커버하기에는 충분하다. 이는 단지 차량에 배터리를 탑재하기 위하여 차지하는 공간을 작게 할 뿐만 아니라, 챠량 본체 무게를 감소시킨다. 그 결과 본 발명의 제2목적을 달성할 수 있다.By adding only the open circuit voltage and the internal resistance of the battery detected in response to the discharge of the predetermined amount of power from the fully charged battery to the input parameters, the accuracy of the neural network operation can be greatly improved, and the input parameters are increased. You can prevent it. Thus, the size of the neural network computing device can be kept small compared to the conventional computing device with or without the neural network, and the full charge capacity of the used battery can be accurately calculated. The time for the calculation can be maintained for the period necessary for actual use. As a result, the capacity range for use can be expanded without paying attention to overcharge and overdischarge. Compared with the prior art, the battery can be made more compact and is sufficient to cover the required discharge capacity range for the battery. This not only reduces the space occupied for mounting the battery in the vehicle, but also reduces the vehicle body weight. As a result, the second object of the present invention can be achieved.
본 발명의 제4관점에 따르면, 상기 전기신호는 소정기간 실시간으로 얻어진 상기 배터리의 전압 및 전류이고, 상기 연산수단은 상기 입력파라미터를 제공받는 입력층, 상기 입력파라미터와 기록가능한 결합계수 모두를 이용하여 뉴럴네트워크연산을 실행하는 중간층, 및 상기 출력파라미터를 추정하고 배터리의 충전상태를 나타내는 상기 출력파라미터가 출력되도록 하기 위한 출력층을 구비한 뉴럴네트워크를 포함하고, 상기 생성수단은 테이블마다 서로 다른 메모리테이블에 상기 결합계수가 각각 저장되고, 상기 입력파라미터에서 지정되며 상기 배터리의 성능저하상태로 보정을 갖는 지정된 입력파라미터 특징의 분할범위에서 좌우되는 복수의 메모리테이블을 갖는 메모리; 및 상기 지정된 입력파라미터의 현재값에 응답하여 상기 저장된 결합계수를 읽어들이도록 상기 복수의 메모리테이블로부터의 메모리테이블 을 선택하기 위한 선택수단을 포함하며, 상기 결합계수는 상기 입력층, 중간층 및 출력층을 상호 연결하고, 상기 지정된 결합계수는 상기 뉴럴네트워크연산에 부여된다. 일 예로 상기 입력파라미터는 상기 배터리의 저압 및 전류에서 추정되는 상기 배터리의 전압 이력 데이터, 전류 이력 데이터, 및 개로전압을 포함하며, 상기 지정된 입력파라미터는 상기 배터리가 완전충전상태일 때 얻어지는 배터리의 개로전압이다.According to a fourth aspect of the present invention, the electrical signal is a voltage and current of the battery obtained in real time for a predetermined period, and the calculating means uses both an input layer provided with the input parameter, the input parameter and a recordable coupling coefficient. A neural network having an intermediate layer for performing neural network calculation, and an output layer for estimating the output parameter and outputting the output parameter indicating the state of charge of the battery, wherein the generating means comprises a different memory table for each table; A memory having a plurality of memory tables stored in said coupling coefficients, each having a plurality of memory tables specified in said input parameters and dependent on a division range of a specified input parameter feature having a correction to a degraded state of said battery; And selecting means for selecting a memory table from the plurality of memory tables to read the stored coupling coefficients in response to a current value of the designated input parameter, wherein the coupling coefficients comprise the input layer, the intermediate layer, and the output layer. Interconnected, and the specified coupling coefficient is given to the neural network operation. For example, the input parameter may include voltage history data, current history data, and an open circuit voltage of the battery estimated from the low voltage and current of the battery, and the designated input parameter may be an opening of a battery obtained when the battery is fully charged. Voltage.
전술한 복수개의 메모리테이블의 선택적인 이용은 뉴럴네트워크연산에 대한 결합계수가 현재 획득한 입력파라미터로 높은 보정을 갖도록 선택될 수 있어, 배터리의 충전상태의 연산 정확도는 증대된다. 이러한 정확한 연산은 연산에 대한 메모리용량이 약간 증대되도록 하는 것을 조건으로 하여 구현될 수 있고, 이에 따라 연산에 대한 회로의 사이즈가 증가하는 것을 방지한다. 메모리테이블을 선택적으로 읽는 것은 메모리에서의 결합계수의 어드레스만을 변화시키기 때문에 연산에 대한 처리시간은 거의 증가하지 않는다. 즉 연산 지연은 발생하지 않는다. 그러므로 메모리용량이 조금 증가함에 따라 배터리의 충전상태는 높은 정확도로 검출될 수 있다. The selective use of the plurality of memory tables described above can be selected such that the coupling coefficient for the neural network operation has a high correction to the currently acquired input parameter, so that the calculation accuracy of the state of charge of the battery is increased. Such precise operation can be implemented subject to a slight increase in memory capacity for the operation, thereby preventing the size of the circuit for the operation from increasing. Since selectively reading the memory table only changes the address of the coupling coefficient in the memory, the processing time for the operation hardly increases. That is, no operation delay occurs. Therefore, as the memory capacity increases slightly, the state of charge of the battery can be detected with high accuracy.
본 발명의 제5관점에 따르면, 상기 생성수단은 상기 배터리의 성능저하상태 및 배터리의 방식차이 중 하나 이상에 기인하여 상기 배터리의 충전 및 방전특성에 따라 좌우되어 캘리블이션된 입력파라미터를 생성하도록 구성된다. 상기 입력파라미터는, 입력변수로서 상기 개로전압(Vo) 및 내부저항(R)을 이용하고 현재방전가능한 배터리의 전류량에 대한 보정을 나타내는 소정함수f(Vo, R), 및 상기 배터리의 전류(I)를 이용하는, 상기 배터리의 전압(V) 또는 상기 배터리의 전압(V)과 상기 배터리가 완전충전상태일 때 검출되는 배터리의 전압(Vf)의 비율(V/Vf) 중 하나, 상기 배터리의 개로전압(Vo) 또는 상기 배터리의 개로전압과 상기 배터리가 완전충전상태일 때 검출되는 배터리의 개로전압(Vo)의 비율(Vo/Vof) 중 하나, 상기 배터리의 내부저항(R) 또는 상기 배터리의 내부저항(R)과 상기 배터리가 완전충전상태일 때 검출되는 배터리의 내부저항(Rf)의 비율(R/Rf) 중 하나를 포함하는 것이 바람직하다.According to a fifth aspect of the present invention, the generating means is configured to generate a calibrated input parameter depending on the charging and discharging characteristics of the battery due to at least one of a deterioration state of the battery and a method difference of the battery. It is composed. The input parameter is a predetermined function f (Vo, R) representing the correction for the amount of current of the battery that is currently dischargeable using the open circuit voltage Vo and the internal resistance R as input variables, and the current I of the battery. The voltage of the battery (V) or the ratio of the voltage (V) of the battery (V / Vf) detected when the battery is in a fully charged state to One of a voltage Vo or an open circuit voltage of the battery and a ratio (Vo / Vof) of the open circuit voltage Vo of the battery detected when the battery is fully charged, the internal resistance R of the battery, or It is preferable to include one of the internal resistance (R) and the ratio (R / Rf) of the internal resistance (Rf) of the battery detected when the battery is in a fully charged state.
이러한 관점에서는 연산을 위한 샘플링된 많은 쌍의 전압 및 전류 데이터가 필요로 되지 않고, 그 결과 회로 사이즈의 증가는 방지될 수 있으며, 또한 뉴럴네트워크연산 정확도는 확보된다. 보다 구체적으로, 상기 입력파라미터는 각 배터리의 성능저하 및 잔존용량에 독립되게 보정된 변수 Vo 및 R을 갖는 함수값f(Vo, R)을 각각 포함한다. 다시 말해서, 개로전압(Vo)과 내부저항(R)을 단독으로 이용하는 것이 비하여, 방전가능 전력량을 나타내는 함수값f(Vo, R)은 각 배터리의 성능저하 및 충전상태를 갖는 높은 보정을 갖는다. 그러므로 그의 잔존용량에서의 배터리의 성능저하의 영향은 전술한 작용효과를 이룰 수 있다.From this point of view, many sampled pairs of voltage and current data are not required for computation, so that an increase in circuit size can be avoided, and neural network computational accuracy is ensured. More specifically, the input parameters each include a function value f (Vo, R) having variables Vo and R corrected independently of deterioration and remaining capacity of each battery. In other words, as compared with using the open-circuit voltage Vo and the internal resistance R alone, the function values f (Vo, R) representing the amount of dischargeable power have a high correction with the deterioration of each battery and the state of charge. Therefore, the effect of deterioration of the battery on its remaining capacity can achieve the above-mentioned effect.
본 발명의 제6관점에 따르면, 상기 입력파라미터는 상기 배터리의 현재충전상태를 반영하는 복수의 물리상태량으로 구성되며, 상기 복수의 물리상태량은 그 물리상태량 중에서 지정되는 물리상태량의 현재값과 배터리의 소정충전상태에 응답(예들 들면 완전충전된 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답)하여 얻어진 지정된 물리상태량값 간의 비율을 포함한다.According to a sixth aspect of the present invention, the input parameter is composed of a plurality of physical state quantities reflecting the current state of charge of the battery, wherein the plurality of physical state quantities is the current value of the physical state quantity specified among the physical state quantities and the battery. The ratio between the specified physical state quantity values obtained in response to a predetermined charge state (e.g., in response to a discharge of a predetermined amount of power from a fully charged battery).
앞의 제5관점에 의하여 제공되는 다양한 작용효과는 이 제5관점의 구성에서도 유지되며, 따라서 서로 다른 성능저하상태, 사용된 이력 및/또는 초기용량을 갖는 다양한 배터리의 검출에 효과적이다.The various effects provided by the foregoing fifth aspect are retained in the configuration of the fifth aspect, and thus are effective in detecting various batteries having different deterioration states, used histories and / or initial capacities.
본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 장점들은 다음의 상세한 설명 및 첨부도면으로부터 보다 명료하게 이해될 수 있다.Further objects, features and advantages of the present invention can be more clearly understood from the following detailed description and the accompanying drawings.
첨부도면을 참조하여 본 발명에 따른 차량용 배터리시스템의 바람직한 여러 실시예를 설명한다.With reference to the accompanying drawings will be described several preferred embodiments of a vehicle battery system according to the present invention.
다음 실시예들은 제8실시예까지 이루어지는 것으로, 제1실시예(변형예 포함)는 도1 내지 도9 및 도94를 참조하여 설명하고, 제2실시예(변형예 포함)은 도10 내지 도14을 참조하여 설명하고, 제3실시예(변형예 포함)는 도15 내지 도24을 참조하여 설명하고, 제4실시예(변형예 포함)는 도24 내지 도35을 참조하여 설명하며, 제5실시예(변형예 포함)는 도36 내지 도39를 참조하여 설명한다. 또한, 제6실시예(변형예 포함)는 도40 내지 도49와 참조하여 설명하고, 제7실시예(변형예 포함)은 도50 내지 도68을 참조하여 설명하며, 도8실시예(변형예 포함)는 도69 내지 도93을 참조하여 설명한다.The following embodiments are made up to the eighth embodiment, the first embodiment (including the modification) will be described with reference to FIGS. 1 to 9 and 94, and the second embodiment (including the modification) will be described with reference to FIGS. 14, the third embodiment (including the modification) will be described with reference to Figs. 15 to 24, and the fourth embodiment (including the modification) will be described with reference to Figs. 24 to 35. A fifth embodiment (including a modification) will be described with reference to Figs. Further, the sixth embodiment (including the modification) is described with reference to Figs. 40 to 49, and the seventh embodiment (including the modification) is described with reference to Figs. 50 to 68, and the embodiment of Fig. 8 (the modification) Examples) will be described with reference to FIGS. 69 to 93.
다음 실시예들의 상세한 설명에 앞서, 배터리(2차전지, 충전지)의 충전상태는 도95을 참조하여 정의된다. 도95에 나타낸 바와 같이, "잔존용량"이라 칭한 SOH(건전상태)(Ah)는 방전가능한 배터리의 현재용량을 의미하고, "충전율"이라 칭한 SOC(충전상태)(%)는 배터리 완전충전용량에 대한 배터리 잔존용량의 비율을 의미하며, "완전충전용량Q(Ah)"은 배터리에서의 현재충전가능용량을 의미한다. 그러 므로 예를 들면 아직 사용되지 않은 새로운 배터리는 100%의 SOC에 대응하는 64Ah의 SOH를 갖는 것(즉, 64Ah의 완전충전용량)으로 가정한다. 이러한 배터리에서, 25.6Ah의 SOH는 40%의 SOC에 대응한다. 그리고 이러한 새로운 배터리가 사용되고, 그의 충전능력이 현저히 저하되어 완전충전용량이 40Ah인 것으로 가정한다. 그러나 이러한 용량 또한 100%의 SOC에 대응한다. 이 경우 40%의 SOC는 16.0Ah의 SOH를 의미한다.Prior to the detailed description of the following embodiments, the state of charge of the battery (secondary battery, rechargeable battery) is defined with reference to FIG. As shown in Fig. 95, SOH (healthy state) Ah referred to as "survival capacity" means the current capacity of a dischargeable battery, and SOC (% of charge state) referred to as "charge rate" is the full charge capacity of the battery. The ratio of the remaining battery capacity to the "full charge Q (Ah)" means the current charge capacity in the battery. Thus, for example, assume that a new battery not yet used has 64 Ah of SOH corresponding to 100% SOC (ie full charge of 64 Ah). In this battery, 25.6 Ah SOH corresponds to 40% SOC. And it is assumed that such a new battery is used and its charging capacity is significantly lowered so that the full charge capacity is 40 Ah. However, this capacity also corresponds to 100% SOC. 40% SOC in this case means 16.0 Ah SOH.
(제1실시예)(First embodiment)
이하 도1 내지 도9를 참조하여 제1실시예에 따른 차량용 배터리시스템을 설명한다. 이러한 차량용 배터리시스템은 뉴럴네트워크방식의 연산에 기초하며, 본 발명에 따른 배터리시스템에 대응한다.Hereinafter, a vehicle battery system according to a first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 9. Such a vehicle battery system is based on a neural network operation and corresponds to a battery system according to the present invention.
도1에 나타낸 바와 같이, 차량용 배터리시스템에는 차량용 배터리(이하 간단히 "배터리"라 함)(1) 및 차량용 발전기(2), 전기장치(3), 전류센서(4), 배터리상태 검출장치(5) 및 발전기 제어유닛(6)을 포함하는 다른 전기부품들이 제공된다. 여기에서 도면에 나타낸 바와 같이 상기 배터리상태 검출장치(5)는 뉴럴네트워크 연산장치(7), 버퍼(8), 및 보정신호발생장치(9)를 구비하며, 디지털/아날로그 신호의 컴퓨터 구성 또는 구조 중 하나에 의하여 형성되는 일부 또는 전체로 이루어질 수 있다.As shown in Fig. 1, a vehicle battery system includes a vehicle battery (hereinafter simply referred to as a "battery") 1, a vehicle generator 2, an electric device 3, a current sensor 4, and a battery state detection device 5 And other electrical components, including the generator control unit 6. As shown in the figure, the battery state detection device 5 includes a neural network computing device 7, a buffer 8, and a correction signal generator 9, and has a computer configuration or structure of digital / analog signals. It may be made in part or in whole formed by one of the.
상기 차량용 발전기(2)는 배터리(1)를 충전하고 전기장치(3)에 전력을 공급하도록 차량에 탑재된다. 상기 전기장치(3)는 배터리(1) 또는 발전기(2)에 의하여 전력을 공급받는 차량 전기부하로서 작용한다. 상기 전류센서(4)는 배터리(1)와 전 기장치(2) 사이에 위치되어 배터리(1)로의 충전전류와 방전전류 및 배터리로부터의 충전전류와 방전전류를 검출한다. 또한 상기 배터리상태 검출장치(5)는 배터리(1)의 내부동작(충전/방전)상태를 나타내는 신호를 검출하기 위한 전기회로이다. 상기 배터리(1)의 단자는 배터리상태 검출장치(5)에 연결되어 단자전압(간략히, 전압)은 배터리상태 검출장치(5)로 제공된다.The vehicle generator 2 is mounted on a vehicle to charge the battery 1 and to supply electric power to the electric device 3. The electric device 3 acts as a vehicle electric load powered by the battery 1 or the generator 2. The current sensor 4 is located between the battery 1 and the electric device 2 to detect the charging and discharging current and the charging and discharging current from the battery 1. The battery state detection device 5 is an electric circuit for detecting a signal indicating an internal operation (charge / discharge) state of the battery 1. The terminal of the battery 1 is connected to the battery state detection device 5 so that the terminal voltage (abbreviated, voltage) is provided to the battery state detection device 5.
상기 버퍼(8)는 주로 두 가지 기능을 구비하는데, 하나의 기능은 전압 이력(history)(Vi)과 전류 이력(Ii)을 나타내는 데이터로서 이들 데이터를 기억하고 출력하기 위하여 배터리의 전압(단자전압)(V) 및 전류(I) 모두의 데이터를 제공받는 것이고, 다른 하나의 기능은 개로전압(Vo)의 현재값 및/또는 배터리(1)의 내부저항(R)의 현재값을 연산하고 출력하는 것이다. 상기 개로전압(Vo)은 부하전류가 제로로 간주되는 것을 조건으로 하여 배터리 단자에 나타나는 전압이다.The buffer 8 mainly has two functions. One function is data representing a voltage history Vi and a current history Ii, and the voltage of the battery (terminal voltage) for storing and outputting these data. (V) and current (I) are provided, the other function is to calculate and output the current value of the open circuit voltage (Vo) and / or the current value of the internal resistance (R) of the battery (1) It is. The open-circuit voltage Vo is a voltage appearing at the battery terminal on the condition that the load current is regarded as zero.
상기 뉴럴네트워크 연산장치(7)는 버퍼(8) 및 보정신호발생장치(9) 모두로부터 입력되는 여러 방식의 신호를 제공받도록 구성되며, 소정의 저장상태량을 나타내는 신호(본 실시예에서 SOC(충전상태))를 출력하도록 입력된 신호에 뉴럴네트워크연산을 적용한다. 또한 상기 보정신호 발생장치(9)는 뉴럴네트워크 연산장치(7)에 입력데이터의 일부로서 캘리브레이션 데이터(calibration data)를 출력하기 위하여 후술하는 켈리브레이션 데이터를 연산하도록 구성된다.The neural network computing device 7 is configured to receive various types of signals input from both the buffer 8 and the correction signal generator 9, and indicates a signal indicating a predetermined amount of storage state (SOC (charging in this embodiment). The neural network operation is applied to the input signal to output status). Further, the correction signal generator 9 is configured to calculate calibration data described later in order to output calibration data as part of the input data to the neural network computing device 7.
상기 발전기제어유닛(6)은 뉴럴네트워크 연산장치(7)로부터 출력되는 신호 및 미도시의 여러 다른 구성요소들로부터 제공되는 신호(Sother) 모두에 응답하여 차 량용 발전기(2)에 의하여 발생되는 전력량을 제어하도록 구비된다.The generator control unit 6 is generated by the vehicle generator 2 in response to both a signal output from the neural network computing device 7 and a signal S other provided from various other components not shown. It is provided to control the amount of power.
본 실시예에서, 상기 회로는 배터리상태 검출장치(5)가 보정신호 발생장치(9) 뿐만 아니라 버퍼(8)와 뉴럴네트워크 연산장치(7) 모두를 구비하는 것을 특징으로 한다.In the present embodiment, the circuit is characterized in that the battery state detection device 5 includes not only the correction signal generator 9 but also the buffer 8 and the neural network computing device 7.
상기 버퍼(8), 뉴럴네트워크 연산장치(7) 및 보정신호 발생장치(9), 즉 상기 배터리상태 검출장치(5)는 예를 들면 본 실시예에서는 사전에 설치된 소프트웨어에서 동작하는 마이크로컴퓨터 시스템으로 이루어진다. 그러나 이에 항상 한정되는 것은 아니다. 전용 소프트웨어 회로가 배터리상태 검출장치(5)를 대신할 수 있다.The buffer 8, the neural network computing device 7 and the correction signal generating device 9, i.e., the battery state detection device 5 are, for example, microcomputer systems operating in pre-installed software. Is done. However, this is not always limited. A dedicated software circuit can replace the battery state detection device 5.
다음으로 상기 버퍼(8)를 설명한다. 뉴럴네트워크 연산장치(7)에 대한 이전신호(pre-signal) 처리회로로서 기능하는 상기 버퍼(8)는 배터리전압 이력(Vi)과 배터리전류 이력(Ii)을 나타내는 데이터를 기억하도록 배터리(1) 전압(V)신호 및 전류센서(4)로부터의 전류(I)신호 모두를 동시에 일정 간격(예를 들면, T/5초이고, T는 25초임; 도94 참조)으로 샘플링하고, 상기 뉴럴네트워크 연산장치(7)에 대한 각 순간 시간에서 전압(V) 및 전류(I)를 나타내는 데이터를 병렬로 공급한다. 상기 뉴럴네트워크 연산장치(7)에서 연산부하의 경감 및 입력셀 개수의 제한과 같은 여러 인자를 고려하여, 상기 배터리전압 이력(Ii)과 배터리전류 이력(Ii)을 포함하는 전압(V)과 전류(I)의 샘플링 데이터는 현 순간시간을 처리하는 소정기간(예를 들면, T = 25초; 도94 참조) 내에 각 순간 시간에서 필요한 데이터로 이루어진다. 본 실시예에서 예를 들면 전압 이력 데이터(Vi) 및 전류 이력 데이터(Ii)는 각각 5개의 데이터(도94 참조)를 제공하도록 일정간격으로 샘플링되지만, 이에 한정되는 것 은 아니다.Next, the buffer 8 will be described. The buffer 8 serving as a pre-signal processing circuit for the neural network computing device 7 stores the battery 1 to store data representing the battery voltage history Vi and the battery current history Ii. Both the voltage (V) signal and the current (I) signal from the current sensor 4 are simultaneously sampled at predetermined intervals (e.g., T / 5 seconds, T is 25 seconds; see FIG. 94), and the neural network Data representing the voltage V and the current I are supplied in parallel at each instant of time to the computing device 7. In the neural network computing device 7, the voltage V and the current including the battery voltage history Ii and the battery current history Ii are taken into consideration in consideration of various factors such as the reduction of the calculation load and the limit of the number of input cells. The sampling data of (I) is made up of data necessary at each instant time within a predetermined period (for example, T = 25 seconds; see Fig. 94) for processing the current instant time. In the present embodiment, for example, voltage history data Vi and current history data Ii are sampled at regular intervals to provide five data (see FIG. 94), respectively, but is not limited thereto.
또한 배터리전압 이력(Vi)과 배터리전류 이력(Ii)을 나타내는 데이터를 저장하는 것에 더하여, 상기 버퍼(8)는 배터리전압 이력(Vi)과 배터리전류 이력(Ii) 간의 관계를 나타내는 데이터를 생성하고, 이러한 관련 데이터를 뉴럴네트워크 연산장치(7)에 제공한다. 이러한 관련 데이터는 전압(V) 및 전류(I) 간의 관계를 나타내는 선형근사식(LN)을 컴퓨팅하기 위하여 전압 이력(Vi)과 전류 이력(Ii) 두 데이터가 최소제곱법에 제공되어 생성되고, 상기 근사식(LN)은 전압(V) 및 전류(I) 쌍들이 입력될 때 매 시간 y절편(개로전압(Vo)에 대응) 및/또는 기울기(내부저항(R)에 대응)를 연산하도록 적용되어, 상기 개로전압(Vo)의 현재값 및/또는 내부저항의 현재값(R)이 생성된다(도94 참조). 이들 현재값은 전술한 바와 같이 전압 이력(Vi)과 전류 이력(Ii) 간의 관련 데이터로서 기능할 수 있다. 상기 선형근사식(LN)을 생성하는 방법과 상기 근사식(LN)을 기초로 현재값(Vo, R)을 연산하는 방법은 공지이기 때문에, 본 실시예에서는 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.In addition to storing data representing the battery voltage history Vi and the battery current history Ii, the buffer 8 generates data representing the relationship between the battery voltage history Vi and the battery current history Ii. This related data is provided to the neural network computing device 7. This related data is generated by providing the data of the voltage history (Vi) and the current history (Ii) in the least squares method to compute a linear approximation (LN) representing the relationship between voltage (V) and current (I). Approximation LN is applied to calculate y-intercept (corresponding to open circuit voltage Vo) and / or slope (corresponding to internal resistance R) every time when voltage (V) and current (I) pairs are input. Thus, the present value of the open circuit voltage Vo and / or the present value R of the internal resistance is generated (see Fig. 94). These current values can function as the relevant data between the voltage history Vi and the current history Ii as described above. Since the method of generating the linear approximation equation (LN) and the method of calculating the present values Vo and R based on the approximation equation (LN) are well known, a detailed description thereof will be omitted.
전술의 최소제곱법은 기억될 데이터량을 감소시키는데 유용하다.The least square method described above is useful for reducing the amount of data to be stored.
본 실시예에서 SOC가 연산될 경우, 상기 개로전압(Vo)의 현재값은 내부저항(R)의 현재값보다 보다 아주 크다. 그러므로 상기 내부저항(R)의 현재값은 연산에서 생략될 수 있다. 또한 상기 개로전압(Vo) 및/또는 내부저항(R)의 현재값은 생략될 수 있다.When SOC is calculated in this embodiment, the present value of the open circuit voltage Vo is much larger than the present value of the internal resistance R. Therefore, the present value of the internal resistance R can be omitted in the calculation. In addition, the current value of the open circuit voltage Vo and / or the internal resistance R may be omitted.
이하 보정신호 발생장치(9)에 대하여 설명한다. 상기 보정신호 발생장치(9)는 미도시된 CPU(중앙처리장치) 및 메모리를 구비한 컴퓨터 시스템으로 형성된다. 상기 CPU는 도2에 나타낸 여러 처리단계로 구성되는 플로우차트에 의하여 제안되는 소프트웨어에서 동작하고, 메모리에 미리 기억된다. 이들 처리단계의 실행을 통해, 상기 CPU 즉 상기 보정신호 발생장치(9)는 배터리(1)가 소정의 전력량에 의한 완전충전상태로부터의 전력을 방전(소정의 전력량의 방전)할 경우에 검출되는 개로전압(Vo)을 연산한다. 그런 다음 상기 보정신호 발생장치(9)는 뉴럴네트워크연산에 대하여 이용되는 캘리브레이션 데이터로서 제공되는 결과적인 개로전압(Vo)을 뉴럴네트워크 연산장치(7)에 제공한다.The correction signal generator 9 will be described below. The correction signal generator 9 is formed of a computer system having a CPU (central processing unit) and a memory (not shown). The CPU operates in software proposed by a flowchart composed of various processing steps shown in Fig. 2, and is stored in advance in a memory. Through the execution of these processing steps, the CPU, that is, the correction signal generator 9 is detected when the battery 1 discharges power from a fully charged state by a predetermined amount of power (discharge of a predetermined amount of power). Calculate the open circuit voltage (Vo). The correction signal generator 9 then provides the neural network computing device 7 with the resulting open circuit voltage, Vo, provided as calibration data used for neural network operations.
다음으로 도2에 나타낸 처리단계를 설명한다.Next, the processing steps shown in FIG. 2 will be described.
엔진의 구동 개시에 응답하여 상기 보정신호 발생장치(9)는 그의 연산(단계 S1)을 시작한다. 시작 이후, 상기 보정신호 발생장치(9)는 일정 간격으로 전압(V) 및 전류(I)를 검출하며(단계 S2), 그런 다음 검출된 전압(V) 및 전류(I)를 이용하여 배터리(1)가 후술할 완전충전상태(즉 완전충전결정)인지 여부를 결정하도록 검출된 값을 적용시킨다(단계 S3). 이후 상기 보정신호 발생장치(9)는 전류적분값(Ah)이 소정 충전량과 동일한 소정 문턱값에 도달하였는지 여부를 결정한다(단계 S4 및 S5). 본 실시예에서, 상기 소정 문턱값은 초기 SOC의 100% 내지 95%의 값으로 설정된다. 상기 전압(V) 및 전류(I)는 DC성분을 픽업(pickup)하도록 저역통과필터와 같이 노이즈 저감에 적용될 수 있다.In response to the start of the drive of the engine, the correction signal generator 9 starts its calculation (step S1). After the start, the correction signal generator 9 detects the voltage V and the current I at regular intervals (step S2), and then uses the detected voltage V and the current I with the battery ( The detected value is applied to determine whether or not 1) is a full charge state (i.e., a full charge determination) to be described later (step S3). The correction signal generator 9 then determines whether or not the current integrated value Ah has reached a predetermined threshold equal to the predetermined charge amount (steps S4 and S5). In this embodiment, the predetermined threshold is set to a value of 100% to 95% of the initial SOC. The voltage V and current I may be applied to noise reduction, such as a low pass filter, to pick up a DC component.
전류적분값이 소정 문턱값에 도달한 것으로 결정될 경우, 이러한 결정이 이루어질 때 달성되는 개로전압(Vo)의 값은 소정 전력량이 방전될 때 사용되는 개로전압값(Vo)으로 설정된다(단계 S6). 상기 개로전압값(Vo)은 본 발명에 대응하는 것 으로 결정 전력량이 방전될 때 얻어지는 성능저하 상태량을 나타낸다. 상기 개로전압(Vo)은 연산된 값으로 갱신된다(단계 S7). 이러한 개로전압(Vo)은 앞의 개로전압의 현재값과 같은 방식으로 연산된다.When it is determined that the current integration value has reached a predetermined threshold, the value of the open circuit voltage achieved when such a determination is made is set to the open circuit voltage value Vo used when the predetermined amount of power is discharged (step S6). . The open-circuit voltage value Vo corresponds to the present invention and represents a state of deterioration state obtained when the crystal power amount is discharged. The open circuit voltage Vo is updated to the calculated value (step S7). This open circuit voltage Vo is calculated in the same manner as the present value of the preceding open circuit voltage.
도3을 참조하여 단계 S3에서 실행되는 완전충전상태에 대한 결정을 설명한다. 도3은 버퍼(8)에서 일정간격으로 샘플링되고 기억된 배터리(1)의 전압(V) 및 전류(I)의 데이터 쌍이 2차원적으로 맵핑(mapping)된 2차원 맵을 나타낸 것이다. 이러한 맵에서, 완전충전상태를 결정하는데 이용하기 위하여 소정 영역이 미리 결정된다. 현재 검출된 한 쌍의 전압(V)과 전류(I)를 지정한 좌표점은 그 좌표점이 도3에 나타낸 맵의 소정 영역에 존재하는지 여부에 관하여 맵을 참조하여 이루어진 경우이다. 상기 좌표점이 소정 영역에 있다면, 배터리(1)는 완전충전상태인 것으로 결정한다. 그러므로 이러한 조건에 만족하는 전압(V)은 완전충전상태에 응답하여 개로전압(Vofull)으로서 정의된다.Referring to Fig. 3, the determination on the fully charged state executed in step S3 will be described. 3 shows a two-dimensional map in which data pairs of the voltage V and the current I of the battery 1 sampled and stored at a predetermined interval in the buffer 8 are two-dimensionally mapped. In such a map, a predetermined area is predetermined for use in determining the fully charged state. The coordinate point designating a pair of voltage V and current I currently detected is a case made by referring to the map as to whether or not the coordinate point exists in a predetermined area of the map shown in FIG. If the coordinate point is in a predetermined region, the battery 1 determines that it is in a fully charged state. Therefore, the voltage V satisfying this condition is defined as the open-circuit voltage Vo full in response to the full charge state.
상기 전압(V) 및 전류(I)는 현재의 샘플링 직전 소정의 짧은 기간에 걸친 평균값인 평균전압(Va) 및 평균전류(Ia)로 대체될 수 있다.The voltage V and current I may be replaced with an average voltage Va and an average current Ia which are average values over a predetermined short period immediately before current sampling.
도4를 참조하여 단계 S6에서 실행되는 개로전압(Vo)값에 대한 연산을 설명한다. 먼저 전력이 완전충전상태에서 소정량 방전되기 직전 연산된 시간의 특정기간 동안 입력된 복수의 전압(V)과 전류(I) 쌍의 데이터에 최소제곱법을 적용하여 상기 전압(V)과 전류(I) 간의 관계를 정의하는 선형근사식(LN)을 얻는다. 상기 전압/전류 쌍의 개수는 소정 값으로 설정된다. 그런 다음 상기 개로전압(Vo)은 근사식(LN) 의 y절편값으로서 연산된다. 이러한 연산값은 소정 전력량이 방전될 때 얻어지는 전술한 개로전압으로서 간주된다.Referring to Fig. 4, the calculation of the open circuit voltage value Vo performed in step S6 will be described. First, the voltage (V) and the current (I) are applied by applying a least square method to data of a plurality of voltage (V) and current (I) pairs inputted during a specific period of time calculated immediately before a predetermined amount of power is discharged in a fully charged state. I) Obtain a linear approximation (LN) that defines the relationship between The number of voltage / current pairs is set to a predetermined value. The open circuit voltage Vo is then calculated as the y-intercept value of the approximation equation LN. This calculated value is regarded as the above-mentioned open circuit voltage obtained when the predetermined amount of power is discharged.
상기 선형근사식(LN)의 정확도 향상이 요구될 경우, 극성인자(polarization factor)라 하는 물리량이 전압 및 전류데이터(V, I)를 선택하도록 이용될 수 있다. 즉 지나간 전류를 나타내는 데이터는 배터리의 극성 상태를 나타내는 극성인자를 얻도록 이용될 수 있다. 그러므로 극성인자가 소정 범위에 있는 전류 및 전류만이 선형근사식(LN)을 생성하도록 선택적으로 이용될 수 있다.When the accuracy of the linear approximation LN is required, a physical quantity called a polarization factor may be used to select voltage and current data V and I. That is, the data representing the current passed can be used to obtain a polarity factor indicative of the polarity state of the battery. Therefore, only currents and currents in which the polarity factor is in a predetermined range can be selectively used to produce a linear approximation (LN).
최소제곱법에서 선형근사식(LN)을 생성하는 방법과 선형근사식에서 개로전압(Vo)을 연산하는 방법은 공지이므로, 여기에서는 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.Since the method of generating the linear approximation (LN) in the least square method and the method of calculating the open circuit voltage (Vo) in the linear approximation equation are well known, detailed description thereof will be omitted here.
도5를 참조하여 뉴럴네트워크 연산장치(7)를 그의 구성 및 기능면에서 상세히 설명한다. 예를 들면, 상기 뉴럴네트워크 연산장치(7)는 역전파방법에서 학습하는 세 개의 계층적 피드포워드(feed-forward) 방식의 연산장치로 형성된다. 상기 연산장치(7)에는 이러한 방식으로 제한되는 것은 아니며, 적절히 선택되는 다른 어떠한 뉴럴네트워크방식이 채용될 수 있다.Referring to Fig. 5, the neural network computing device 7 will be described in detail in terms of its configuration and function. For example, the neural network computing device 7 is formed of three hierarchical feed-forward computing devices that learn in the backpropagation method. The computing device 7 is not limited in this manner, and any other neural network method may be employed as appropriate.
상기 뉴럴네트워크 연산장치(7)는, 기능적 블록으로서 입력층(201), 중간층(202), 및 출력층(203)으로 구성된다. 그러나 실질적으로 상기 연산장치(7)는 CPU와 메모리를 포함하는 마이크로컴퓨터 시스템을 구비하도록 구성되고, 상기 CPU는 그의 연산에 대하여 주어진 일정간격으로 메모리, 소프트웨어 처리로부터 읽어낸 프로그램을 실행한다.The neural network computing device 7 is composed of an input layer 201, an intermediate layer 202, and an output layer 203 as functional blocks. In practice, however, the computing device 7 is configured to have a microcomputer system comprising a CPU and a memory, the CPU executing a program read from the memory and software processing at given intervals for its operation.
상기 입력층(201)은 소정 개수의 입력셀로 구성된다. 상기 각 입력셀은 입력데이터(신호), 전압 이력 데이터(Vi), 전류 이력 데이터(Ii), 및 버퍼(8)로부터의 개로전압(Vo)과 내부저항(R)의 현재값을 제공받을 뿐만 아니라, 보정신호 발생장치(9)로부터 소정의 전력량이 방전될 때 얻어지는 개로전압(Vo)값을 제공받는다. 상기 각 입력셀은 제공받은 셀을 중간층(202)에 속하는 모든 연산셀로 전달한다. 상기 중간층(202)에서의 연산셀은 후술한 뉴럴네트워크연산을 입력층(201)의 입력셀로부터 입력되는 데이터에 적용하고, 출력층(203)의 출력셀에 결과적 연산결과를 제공한다. 상기 연산은 SOC를 지향하기 때문에, 상기 출력층(203)의 출력셀은 충전상태(SOC)를 나타내는 출력데이터로서 연산된다.The input layer 201 is composed of a predetermined number of input cells. Each of the input cells is provided with input data (signal), voltage history data (Vi), current history data (Ii), and current values of the open circuit voltage (Vo) and internal resistance (R) from the buffer (8). Instead, the open circuit voltage value obtained when the predetermined amount of power is discharged from the correction signal generator 9 is provided. Each input cell transfers the received cell to all computational cells belonging to the intermediate layer 202. The operation cell in the intermediate layer 202 applies the neural network operation described later to data input from the input cell of the input layer 201 and provides the resultant calculation result to the output cell of the output layer 203. Since the calculation is directed to SOC, the output cell of the output layer 203 is calculated as output data indicating the state of charge (SOC).
상기 입력층(201)의 j셀에 입력되는 데이터는 INj로 나타내고, 상기 입력층(201)의 j셀과 중간층(202)의 k셀 간의 결합계수를 Wjk를 나타내는 것으로 가정할 경우, 상기 중간층(202)의 k셀로 입력되는 신호는 다음과 같이 나타낸다.Data input to the j cell of the input layer 201 is represented by INj, and it is assumed that the coupling coefficient between the j cell of the input layer 201 and the k cell of the intermediate layer 202 represents Wjk. The signal input to the k cell of 202 is expressed as follows.
INPUTk(t) = ∑(Wjk * INj) (j = 1 내지 2m + 3) ...(1)INPUTk (t) = ∑ (Wjk * INj) (j = 1 to 2 m + 3) ... (1)
또한 상기 중간층(202)의 k셀로부터 출력되는 신호는 다음과 같이 나타낸다.In addition, the signal output from the k cell of the intermediate layer 202 is represented as follows.
OUTk(t) = f(x) = f(INPUTk(t) + b) ...(2)OUTk (t) = f (x) = f (INPUTk (t) + b) ... (2)
여기에서 부호 b는 상수이다.Where b is a constant.
상기 식(2)은 변수 입력으로서 INPUTk(t) + b를 이용하는 S자 함수라 불리는 비선형함수인 f(INPUTk(t) + b)를 이용함으로써 정의된다. 이러한 함수는 다음과 같이 정의된다.Equation (2) is defined by using f (INPUTk (t) + b), which is a nonlinear function called S-shaped function using INPUTk (t) + b as variable input. These functions are defined as follows.
f(INPUTk(t) + b) = 1/(1 + exp(-(INPUTk(t) + b))) ...(3)f (INPUTk (t) + b) = 1 / (1 + exp (-(INPUTk (t) + b))) ... (3)
상기 중간층(202)의 k셀과 출력층(203)의 셀 간의 결합계수가 Wk로 나타낼 경우, 상기 출력층(203)에 대한 입력신호는 상기와 유사하게 다음과 같이 나타낸다.When the coupling coefficient between the k cells of the intermediate layer 202 and the cells of the output layer 203 is represented by Wk, the input signal to the output layer 203 is expressed as follows.
INPUTo(t) = ∑Wk * OUTk(t) (k = 1 내지 Q) ...(4)INPUTo (t) = ∑Wk * OUTk (t) (k = 1 to Q) ... (4)
부호 Q는 중간층(202)에서의 셀의 개수를 나타낸다. 따라서 순간시간(t)에서의 출력층(203)으로부터의 출력신호는 다음과 같다.The symbol Q represents the number of cells in the intermediate layer 202. Therefore, the output signal from the output layer 203 at the instant time t is as follows.
OUT(t) = L * INPUTo(t) ...(5)OUT (t) = L * INPUTo (t) ... (5)
여기에서 L은 선형상수이다.Where L is a linear constant.
본 실시예에 따른 뉴럴네트워크연산은 시간 t에서의 최종 출력 OUT(t)와 후술하는 미리 측정된 목표출력(즉 참값 tar(t)) 간의 오차를 최소화하기 위하여 셀 간의 결합계수가 최적화되는 학습처리를 도입한다. 상기 출력 OUT(t)는 출력층(203)으로부터 출력되는 출력파라미터, 본 실시예에서는 시간 t에서의 SOC(충전상태)이다.The neural network operation according to the present embodiment is a learning process in which a coupling coefficient between cells is optimized to minimize an error between a final output OUT (t) at a time t and a previously measured target output (ie, true value tar (t)). Introduce. The output OUT (t) is an output parameter output from the output layer 203, in this embodiment, SOC (charged state) at time t.
다음으로 결합계수를 갱신하는 방법에 대하여 설명한다.Next, a method of updating the coupling coefficient will be described.
상기 중간층(202)의 k셀과 출력층(203)의 각 셀 간의 결합계수(Wk)는 다음의 식에 기초하여 갱신된다.The coupling coefficient Wk between k cells of the intermediate layer 202 and each cell of the output layer 203 is updated based on the following equation.
Wk = Wk + ΔWk ...(6)Wk = Wk + ΔWk ... (6)
여기에서 ΔWk는 다음과 같이 정의된다.ΔWk is defined as follows.
ΔWk = -η *
Figure 112006010900842-pat00001
Ek/
Figure 112006010900842-pat00002
Wk
ΔWk = -η *
Figure 112006010900842-pat00001
Ek /
Figure 112006010900842-pat00002
Wk
= η * [OUT(t) - tar(t)] * [
Figure 112006010900842-pat00003
OUT(t)/Wk]
= η * [OUT (t)-tar (t)] * [
Figure 112006010900842-pat00003
OUT (t) / Wk]
= η * [OUT(t) - tar(t)] * L * [
Figure 112006010900842-pat00004
INPUTo(t)/
Figure 112006010900842-pat00005
Wk]
= η * [OUT (t)-tar (t)] * L * [
Figure 112006010900842-pat00004
INPUTo (t) /
Figure 112006010900842-pat00005
Wk]
= η * L * [OUT(t) - tar(t)] * OUTk(t) ...(6)      = η * L * [OUT (t)-tar (t)] * OUTk (t) ... (6)
여기에서 η은 상수를 나타낸다.Where η represents a constant.
상기 값 Ek는 교습데이터(teaching data)와 네트워크 출력 간의 오차를 나타내며, 다음과 같이 정의될 수 있다.The value Ek represents the error between the teaching data and the network output, and can be defined as follows.
Ek = [OUT(t) - tar(t)] * [OUT(t) - tar(t)]/2 ...(7)Ek = [OUT (t)-tar (t)] * [OUT (t)-tar (t)] / 2 ... (7)
또한 층간층(202)의 k셀과 입력층(201)의 j셀 간의 결합계수 Wjk를 갱신하는 방법에 대하여 설명한다. 상기 결합계수 Wjk는 다음과 같은 식에서 갱신된다.A method of updating the coupling coefficient Wjk between k cells of the interlayer layer 202 and j cells of the input layer 201 will be described. The coupling coefficient Wjk is updated by the following equation.
Wjk = Wjk + ΔWjk ...(8)Wjk = Wjk + ΔWjk ... (8)
여기에서 ΔWjk는 다음과 같이 정의된다.ΔWjk is defined as follows.
ΔWjk = -η *
Figure 112006010900842-pat00006
Ek/
Figure 112006010900842-pat00007
Wjk
ΔWjk = -η *
Figure 112006010900842-pat00006
Ek /
Figure 112006010900842-pat00007
Wjk
= -η * [
Figure 112006010900842-pat00008
Ek/
Figure 112006010900842-pat00009
INPUT(t)] * [
Figure 112006010900842-pat00010
INPUTk(t)/
Figure 112006010900842-pat00011
Wjk]
= -η * [
Figure 112006010900842-pat00008
Ek /
Figure 112006010900842-pat00009
INPUT (t)] * [
Figure 112006010900842-pat00010
INPUTk (t) /
Figure 112006010900842-pat00011
Wjk]
= -η * [
Figure 112006010900842-pat00012
Ek/
Figure 112006010900842-pat00013
OUTPUT(t)] * [
Figure 112006010900842-pat00014
OUTk(T)/
Figure 112006010900842-pat00015
INPUTk(t)] * INj
= -η * [
Figure 112006010900842-pat00012
Ek /
Figure 112006010900842-pat00013
OUTPUT (t)] * [
Figure 112006010900842-pat00014
OUTk (T) /
Figure 112006010900842-pat00015
INPUTk (t)] * INj
= -η * [
Figure 112006010900842-pat00016
Ek/
Figure 112006010900842-pat00017
OUTPUT(t)] * [
Figure 112006010900842-pat00018
OUTk(T)/
Figure 112006010900842-pat00019
INPUTo(t)] *
= -η * [
Figure 112006010900842-pat00016
Ek /
Figure 112006010900842-pat00017
OUTPUT (t)] * [
Figure 112006010900842-pat00018
OUTk (T) /
Figure 112006010900842-pat00019
INPUTo (t)] *
[
Figure 112006010900842-pat00020
INPUTo(t)/OUTk(T)] * f′(INPUTk(t) + b) * INj
[
Figure 112006010900842-pat00020
INPUTo (t) / OUTk (T)] * f ′ (INPUTk (t) + b) * INj
= -η * (OUT(t) - tar(t)) * L * Wk * f′(INPUTk(t) + b) * INj      = -η * (OUT (t)-tar (t)) * L * Wk * f ′ (INPUTk (t) + b) * INj
= -η * L * Wk * INj * (OUTsoc(t) - tar(t)) * f′(INPUTk(t) + b)      = -η * L * Wk * INj * (OUTsoc (t)-tar (t)) * f ′ (INPUTk (t) + b)
...(9)... (9)
여기에서 f′(INPUTk(t) + b)는 이송함수의 미분계수값이다.Where f '(INPUTk (t) + b) is the derivative of the transfer function.
이와 같이 갱신된 새로운 결합계수 Wk 및 Wjk는 출력 OUT(t), 즉 시간 t에서의 SOC를 재 연산하도록 이용된다. 이러한 갱신 및 연산과정은 오차함수 Ek가 주어진 최소값 이하가 될 때까지 반복된다. 그러므로 오차함수 Ek가 주어진 최소값 이하가 되도록 결합계수가 갱신되는 과정은 이전의 학습처리과정이다.The new coupling coefficients Wk and Wjk thus updated are used to recalculate the output OUT (t), ie SOC at time t. This update and operation process is repeated until the error function Ek is below a given minimum value. Therefore, the process of updating the coupling coefficient so that the error function Ek is below the given minimum value is the previous learning process.
도6을 참조하여 이전의 학습처리과정을 나타낸 플로우차트를 설명한다. 이러한 처리과정에서, 뉴럴네트워크 연산장치(7)로부터 출력되는 타깃은 배터리(1)의 상태를 나타내는 양(즉 충전상태량)이다. 실질적으로 예를 들면 상기 충전상태량은 SOC(충전상태)이다.Referring to Fig. 6, a flowchart showing the previous learning process will be described. In this processing, the target output from the neural network computing device 7 is an amount representing the state of the battery 1 (that is, the amount of state of charge). Substantially, for example, the state of charge is SOC (charge state).
먼저 개시가 명령되면, 뉴럴네트워크 연산장치(7)는 적절히 선택된 초기값을 결합계수에 부여한다(단계 S11). 상기 초기값은 예를 들면 난수표(random table)를 이용하여 결정된다. 그런 다음 상기 연산장치(7)는 학습을 위한 앞의 입력신호를 입력신호로서 읽어들이고, 입력층(201)의 각 셀에 수용된다(단계 S12). 상기 결합계수에 부여된 앞의 초기값을 이용하여 상기 입력신호는 뉴럴네트워크 연산에 적용되어 SOC의 값 즉 출력파라미터가 계산된다. First, when start-up is instructed, the neural network computing device 7 gives an appropriately selected initial value to the coupling coefficient (step S11). The initial value is determined using, for example, a random table. The computing device 7 then reads the previous input signal for learning as an input signal and is received in each cell of the input layer 201 (step S12). Using the initial value given to the coupling coefficient, the input signal is applied to a neural network operation to calculate the SOC value, that is, the output parameter.
그런 다음 상기 연산장치(7)는 앞의 식에 따른 오차함수 Ek를 연산하고(단계 S14), 상기 오차함수 Ek가 주어진 최소값으로서 제공되는 문턱 "th"보다 작은지 여부를 결정한다(단계 S15). 상기 오차함수 Ek의 값이 문턱 th와 같거나 그보다 클 경우, 상기 연산장치(7)는 결합계수 Kw 및 Wjk가 갱신될 수 있도록 하여 학습처리에서 전술한 갱신량(ΔW)을 계산한 다음(단계 S16), 결합계수 Wk 및 Wjk의 갱신으로 진행한다(단계 S17).Then, the calculating device 7 calculates the error function Ek according to the above equation (step S14), and determines whether the error function Ek is smaller than the threshold "th" provided as the given minimum value (step S15). . If the value of the error function Ek is equal to or greater than the threshold th, the computing device 7 calculates the update amount ΔW described above in the learning process by allowing the coupling coefficients Kw and Wjk to be updated (step S). S16), the process proceeds to updating the coupling coefficients Wk and Wjk (step S17).
그런 다음 상기 뉴럴네트워크 연산장치(7)에서의 처리과정은 입력층(201)의 셀에서 학습을 위한 입력신호를 다시 읽도록 단계 S12로 복귀된다. 그러므로 SOC는 앞에서와 같이 다시 연산되고, 오차함수 Ek가 역치 th보다 작은 값을 가질 때까지 앞의 처리과정을 반복한다.The process of the neural network computing device 7 then returns to step S12 to read back the input signal for learning in the cell of the input layer 201. Therefore, the SOC is recalculated as before, and the above process is repeated until the error function Ek has a value smaller than the threshold th.
이에 대하여 상기 오차함수 Ek가 역치 th보다 작은 값을 나타내는 것으로 연산장치(7)에서 결정할 경우, 상기 연산장치(7)는 학습이 완료되었음을 결정한다(단계 S18). 이러한 결정에 응답하여 상기 학습처리과정은 종료된다.On the other hand, when the calculation unit 7 determines that the error function Ek is smaller than the threshold th, the operation unit 7 determines that the learning is completed (step S18). In response to this determination, the learning process ends.
따라서 상기 뉴럴네트워크 연산장치(7)는 그 연산장치(7)가 앞의 학습처리에 기초하여 대표적인 배터리 방식에 대응하는 다양한 충전/방전 패턴을 학습하거나, 제품을 적하하기 전에 학습결과가 이 연산장치(7)에 미리 기록되도록 제조될 수 있다. 이는 상업적으로 이용가능한 차량에 장착되는 차량용 배터리의 SOC를 연속적으로 추정할 수 있다.Therefore, the neural network computing device 7 learns the various charging / discharging patterns corresponding to the representative battery system based on the previous learning process, or the learning result before the neural network computing device 7 loads the product. It can be manufactured to be recorded in advance in (7). This can continuously estimate the SOC of a vehicle battery mounted on a commercially available vehicle.
완전충전이 결정되지 못하거나 소정 전력량의 방전에 응답하는 개로전압(Vo)이 검출될 수 없는 경우에는, 개로전압(Vo)으로서 검출되는 최종값이 유지될 수 있다. 또한 완전충전과 관련한 개로전압(Vo) 갱신으로의 다른 접근을 제공할 수 있어, 상기 SOC는 배터리의 사용 동안에 배터리(1)가 얼마나 성능저하되었는지에 따라 정확하게 검출될 수 있다.If the full charge cannot be determined or if the open circuit voltage Vo in response to the discharge of the predetermined amount of power cannot be detected, the final value detected as the open circuit voltage Vo can be maintained. It is also possible to provide another approach to updating the open circuit voltage (Vo) with respect to full charge, so that the SOC can be accurately detected depending on how deteriorated the battery 1 is during its use.
(테스트 결과)(Test results)
성능저하 배터리를 포함하는 몇몇 배터리의 충전/방전 패턴(10.15 모드)을 학습한 뉴럴네트워크 연산장치를 준비한다. 또 다른 성능저하(즉 사용됨) 배터리에 대한 다른 충전/방전 패턴(10.15 모드)가 그 패턴에서 실행되는 뉴럴네트워크연산으로 연산장치에 입력되어 SOC(즉 충전율)을 얻는다. 그 결과는 도7에 나타내었다.Prepare a neural network computing device that learns the charge / discharge patterns (10.15 mode) of some batteries, including degraded batteries. Another charge / discharge pattern (10.15 mode) for another degraded (ie used) battery is input to the computational unit with a neural network operation performed in that pattern to obtain an SOC (ie charge rate). The results are shown in FIG.
이러한 테스트의 조건은 다음과 같다. 뉴럴네트워크 연산장치(7)에 대한 입력신호는 전압 이력 데이터(Vo)와 전류 이력 데이터(Ii), 개로전압(Vo)의 현재값, 및 내부저항(R)의 현재값을 나타내는 신호이다. 소정의 전력량이 방전될 때 요구되는 개로전압(Vo) 데이터는 이 테스트에 이용되지 않는다. 이와 같이 사용된 배터리는 새로운 배터리의 완전충전상태에서 12.4V의 개로전압(Vo)보다 높은 완전충전상태에서의 12.9V의 개로전압(Vo)을 갖는다. 그 결과 SOC 검출의 오차는 20.7% 만큼(평균제곱오차) 크다.The conditions of this test are as follows. The input signal to the neural network computing device 7 is a signal representing the voltage history data Vo and the current history data Ii, the present value of the open circuit voltage Vo, and the present value of the internal resistance R. The open circuit voltage data required when a predetermined amount of power is discharged is not used for this test. The battery used in this way has an open circuit voltage of 12.9V in a fully charged state higher than the open circuit voltage of 12.4V in a fully charged state of a new battery. As a result, the error in SOC detection is as large as 20.7% (mean square error).
주어진 전력량(이 경우 0.5Ah)이 완전충전상태로부터 방전될 때 요구되는 개로전압(Vo)이 뉴럴네트워크 연산장치로의 입력신호에 부가되는 경우에서 다른 테스트가 이루어졌다. 그리고 SOC 검출은 앞과 동일한 학습이 반영된 뉴럴네트워크연산에 따라 이루어진다. 이러한 결과는 SOC 검출오차가 20.7%로부터 4.2%로 급격히 감소하는 것을 나타내는 도8에 나타난 바와 같이 얻어진다.Another test was made when the required open-circuit voltage Vo was added to the input signal to the neural network computing unit when a given amount of power (0.5 Ah in this case) was discharged from the fully charged state. And SOC detection is performed by the neural network operation reflecting the same learning as before. This result is obtained as shown in Fig. 8, which shows that the SOC detection error decreases rapidly from 20.7% to 4.2%.
충전/방전 패턴(10.15 모드)의 사용과 유사하게 SOC 검출오차를 얻도록 완전충전전력으로부터 소정 전력의 방전에 응답하여 개로전압(Vo)이 사용되고 사용되지 않는 두 경우에서 다른 테스트를 실행한 것으로, 테스트 견본으로서 5개의 성능저하 배터리가 사용되었다. 이 테스트 결과는 실질적으로 동일한 뉴럴네트워크연산에 적용하는 것을 고려하지 않고, 완전충전상태 후에 소정 전력량이 방전될 때 필요로 되는 개로전압(Vo)만의 적용이 SOC 검출오차를 크게 감소시킬 수 있다는 것을 나타 내는 것임을 도9에 나타내었다.Similar to the use of the charge / discharge pattern (10.15 mode), different tests were conducted in two cases where the open-circuit voltage (Vo) was used and was not used in response to the discharge of a predetermined power from full charge power to obtain an SOC detection error. Five degraded batteries were used as test specimens. The test results show that the application of only the open-circuit voltage (Vo), which is required when a certain amount of power is discharged after a fully charged state, can considerably reduce the SOC detection error without considering the application to substantially the same neural network operation. 9 is shown.
본 실시예에서 본 발명에 따른 "배터리의 소정 충전상태"는 일 예로 완전충전된 배터리(1)로부터 소정 전력량이 방전되는 상태에 대응한다.In the present embodiment, the "predetermined state of charge of the battery" according to the present invention corresponds to a state in which a predetermined amount of power is discharged from the fully charged battery 1 as an example.
(변형예)(Variation)
도5에 나타낸 뉴럴네트워크연산의 구성에서, 입력신호는 전압 이력(Vi) 및 전류 이력(Ii) 데이터만으로 제한될 수 있고, 소정의 전력량이 방전될 때 얻어진 개로전압(Vo) 데이터가 캘리브레이션 데이터로서 이용될 수 있다. 이러한 변형된 구성의 효과를 확인하기 위하여, 두 개의 구성을 이용하여 추가적으로 사용된 배터리의 SOC 검출오차에서 비교 테스트를 실행하였는데, 하나의 구성은 앞의 입력신호를 사용하지만 캘리브레이션 데이터는 사용하지 않고 실행되고, 다른 하나의 구성은 앞의 입력신호 및 캘리브레이션 데이터를 사용하여 실행되었다. 상기 테스트 결과는 도21 및 도22에 나타내었다. 도21은 캘리브레이션 데이터가 사용되지 않은 것으로 S0C 검출오차가 14.9% 만큼 많은 경우를 나타낸 도면이며, 도22는 캘리브레이션 데이터가 사용된 경우로 SOC 검출오차가 4.1%까지 크게 떨어지는 것임을 알 수 있는 도면이다.In the configuration of the neural network operation shown in Fig. 5, the input signal can be limited to only the voltage history Vi and the current history Ii data, and the open circuit voltage data obtained when the predetermined amount of power is discharged is used as the calibration data. Can be used. In order to verify the effect of this modified configuration, a comparison test was performed on the additionally used SOC detection error of the battery using two configurations, one configuration using the previous input signal but without calibration data. The other configuration was implemented using the previous input signal and calibration data. The test results are shown in FIGS. 21 and 22. FIG. 21 illustrates a case where the SOC detection error is as high as 14.9% because no calibration data is used, and FIG. 22 illustrates that the SOC detection error greatly decreases to 4.1% when the calibration data is used.
또 다른 변형예도 가능하다. 즉 도5에 나타낸 뉴럴네트워크연산의 구성에서, 입력신호는 전압 이력(Vi)의 데이터만으로 제한될 수 있고, 소정 전력량이 방전될 때 얻어지는 개로전압(Vo)의 데이터가 캘리브레이션 데이터로 이용될 수 있다. 이러한 변형된 구성의 효과를 확인하기 위하여, 두 구성을 이용하여 또 다른 사용된 배터리의 SOC에서 실행되는 비교 테스트를 실행하였는데, 하나의 구성은 앞의 입력 신호는 이용하고 캘리브레이션 데이터를 이용하지 않고 실행한 것이고, 다른 하나의 구성은 앞의 입력신호 및 캘리브레이션 데이터 모두를 이용하여 실행한 것이다. 이러한 테스트 결과는 도23 및 도24에 나타내었다. 도23은 캘리브레이션 데이터가 이용되지 않은 경우를 나타낸 것으로, SOC 검출오차가 11.3%만큼 크고, 도24는 캘리브레이션 데이터가 이용되는 경우를 나타낸 것으로, 제1변형에와 같이 SOC 검출오차가 5.3%까지 크게 감소되는 것을 알 수 있다.Another variant is also possible. That is, in the configuration of the neural network operation shown in FIG. 5, the input signal can be limited to only the data of the voltage history Vi, and the data of the open circuit voltage obtained when the predetermined amount of power is discharged can be used as the calibration data. . To verify the effectiveness of this modified configuration, two configurations were used to run a comparison test run on another used battery's SOC, one configuration using the previous input signal and without calibration data. One configuration is implemented using both the previous input signal and the calibration data. These test results are shown in FIGS. 23 and 24. Fig. 23 shows the case where calibration data is not used, and the SOC detection error is as large as 11.3%, and Fig. 24 shows the case where the calibration data is used, and the SOC detection error is as large as 5.3% as in the first modification. It can be seen that the decrease.
(제2실시예)Second Embodiment
본 발명의 차량용 배터리시스템에 따른 제2실시예를 도10 내지 도14를 참조하여 설명한다.A second embodiment according to the vehicular battery system of the present invention will be described with reference to FIGS.
제2실시예에서 채용된 차량용 배터리시스템은 보정신호 발생장치의 동작을 제외하고 제1실시예에서 채용된 차량용 배터리시스템과 동일하다. 그러므로 설명의 간략화를 위하여, 제1실시예와 동일한 구성요소는 동일부호를 부여하며, 상세한 설명은 생략한다. 이는 이후의 다른 실시예들에서도 동일하게 적용된다.The vehicle battery system employed in the second embodiment is the same as the vehicle battery system employed in the first embodiment except for the operation of the correction signal generator. Therefore, for the sake of simplicity, the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted. The same applies to other embodiments described later.
도10에 나타낸 바와 같이, 제2실시예는 제1실시예와 다르게 두 개로전압(Vo) 간의 차이(ΔV)를 이용하도록 구성되는 보정신호 발생장치(19)를 갖는 배터리상태 검출장치(15)를 채용한다. 제1실시예에서는 배터리(1)가 완전충전상태에서 소정 전력량으로 방전될 때 검출되는 개로전압(Vo)만을 이용한다. 이러한 전력량 대신에, 상기 보정신호 발생장치(19)는 배터리(1)가 완전충전상태에서 소정 전력량을 방전할 때 검출되는 개로전압(Vo)과 배터리(1)가 실질적으로 완전충전상태일 때 검출되는 개로전압(Vo) 간의 차이(ΔV)를 이용한다.As shown in Fig. 10, the second embodiment differs from the first embodiment in that the battery state detection device 15 has a correction signal generator 19 configured to use the difference ΔV between the two open circuit voltages Vo. To employ. In the first embodiment, only the open-circuit voltage Vo detected when the battery 1 is discharged with a predetermined amount of power in a fully charged state is used. Instead of this amount of power, the correction signal generator 19 detects the open-circuit voltage Vo detected when the battery 1 discharges a predetermined amount of power in the fully charged state and when the battery 1 is substantially in the fully charged state. The difference ΔV between the open-circuit voltage Vo is used.
상기 보정신호 발생장치(19)에 의하여 실행되는 처리과정은 도11에 나타내었다.The processing performed by the correction signal generator 19 is shown in FIG.
도11에 나타낸 바와 같이, 엔진의 시동에 응답하여 상기 보정신호 발생장치(19)는 연산을 개시한다(단계 S21). 상기 개시 이후 상기 보정신호 발생장치(19)는 일정 간격으로 배터리(1)의 전압(V) 및 전류(I)를 검출하고(단계 S22), 이후 검출된 전압(V)과 전류(I)를 이용하여 검출값을 배터리(1)가 완전충전상태인지 여부의 결정에 적용시킨다(즉 완전충전결정)(단계 S23). 상기 배터리(1)가 완전충전상태인 것으로 결정될 경우, 상기 보정신호발생장치(19)는 전류적분값(Ah)을 연산하도록 전류(I)의 적분을 개시한다(단계 S24). 본 실시예에서 소정의 제1문턱값은 초기 SOC의 100 내지 95%의 값으로 설정된다.As shown in Fig. 11, in response to the start of the engine, the correction signal generator 19 starts arithmetic (step S21). After the start, the correction signal generator 19 detects the voltage V and the current I of the battery 1 at regular intervals (step S22), and then detects the detected voltage V and the current I. The detection value is used to determine whether or not the battery 1 is in a fully charged state (i.e., full charge determination) (step S23). When it is determined that the battery 1 is in a fully charged state, the correction signal generator 19 starts the integration of the current I to calculate the current integration value Ah (step S24). In this embodiment, the predetermined first threshold is set to a value of 100 to 95% of the initial SOC.
상기 단계 S25에서의 결정이 긍정일 때, 즉 상기 전류적분값(Ah)이 소정의 제1문턱값에 도달할 경우, 거의 완전충전상태에서 검출되는 제1개로전압(Vo1)은 제1실시예와 동일 방식으로 얻어진 근사식(LN)의 y절편값을 검출함으로써 연산된다(단계 S26). 예를 들면 소정의 제1방전량은 제로(zero)의 값으로 설정될 수 있다. 이 경우 정확한 완전충전상태에서의 개로전압(Vo)이 얻어질 수 있다.When the determination at step S25 is affirmative, i.e., when the current integration value Ah reaches a predetermined first threshold value, the first open circuit voltage Vo1 detected in the nearly full charge state is the first embodiment. It calculates by detecting the y-intercept value of the approximation formula LN obtained in the same manner as (step S26). For example, the predetermined first discharge amount may be set to a value of zero. In this case, the open-circuit voltage Vo in an accurate full charge state can be obtained.
이러한 검출 이후, 상기 전류의 적분은 다시 개시되고(단계 S27), 적분된 전류가 제2방전량과 동일한 제2문턱값에 도달하는지 여부를 결정한다(단계 S28). 상기 제2방전량은 제1방전량보다 크도록 설정된다. 설명된 바와 같이, 근사값(LN)은 제2개로전압(Vo)을 연산하도록 계산된다. 최종적으로 상기 제1 및 제2개로전압(Vo1, Vo2) 간의 차이(ΔV)는 Vo2 - Vo1을 실행함으로써 연산된다(단계 S30).After this detection, the integration of the current is started again (step S27), and it is determined whether the integrated current reaches a second threshold equal to the second discharge amount (step S28). The second discharge amount is set to be larger than the first discharge amount. As described, the approximation value LN is calculated to calculate the second open circuit voltage Vo. Finally, the difference ΔV between the first and second open circuit voltages Vo1 and Vo2 is calculated by executing Vo2-Vo1 (step S30).
(테스트 결과)(Test results)
용량 및 성능저하 정도가 서로 다른 여러 배터리들을 이용하여, 10.15주행모드에서 실제 구동하는 동안 테스트를 실행하였다. 이 테스트에서 전류(I) 및 단자전압(V)은 뉴럴네트워크 연산장치에 대하여 입력신호를 발견하도록 측정되고, 상기 연산장치는 목표 출력으로서 SOC의 참값(적분된 전류값에서 연산됨)을 이용하여 학습된다. 도12는 배터리의 방전/개로전압 특성 부분을 나타낸 도면이다.Tests were run during actual operation in 10.15 driving mode, using several batteries with different capacities and degradations. In this test, current (I) and terminal voltage (V) are measured to find the input signal to the neural network computing device, which uses the true value of the SOC (calculated at the integrated current value) as the target output. It is learned. 12 is a view showing a discharge / open circuit voltage characteristic portion of a battery.
전압 이력 데이터(Vi), 전류 이력 데이터(Ii), 각 배터리의 내부저항(R)값, 및 개로전압값(Vo1, Vo2)에 부가하여, 캘리브레이션 데이터로서 전압차이(ΔV) 값이 이용된다. 상기 제[1방전량은 0.5Ah이고, 상기 제2방전량은 5Ah이다. 상기 SOC의 검출결과는 도13에 나타내었다. SOC 참값과 검출된 SCO값 간의 차이는 오차가 약 5.7%인 결과를 갖는 평균제곱오차로서 평가된다.In addition to the voltage history data Vi, the current history data Ii, the internal resistance R value of each battery, and the open-circuit voltage values Vo1 and Vo2, a voltage difference ΔV value is used as calibration data. The first [discharge amount is 0.5 Ah, and the second discharge amount is 5 Ah. The detection result of the SOC is shown in FIG. The difference between the SOC true value and the detected SCO value is evaluated as the mean squared error with the result that the error is about 5.7%.
비교를 위하여 캘리브레이션 데이터로서 제공되는 전압차(ΔV)(그러므로 제1방전량을 방전함에 있어서의 개로전압(Vo1))가 뉴럴네트워크 연산장치(7)에 부여되지 않은 조건에서 SOC를 검출하기 위하여 다른 테스트가 실행되었으며, 그 테스크 결과는 도14에 나타내었다. SOC와 개로전압(Vo) 간의 보정은 배터리의 성능저하 정도에 좌우되어 달라지기 때문에, 검출오차는 12.3%이다. 따라서 12.3%로부터 5.7%로 검출오차가 향상되는 것을 나타낸 전술한 테스트는 캘리브레이션 데이터로서 뉴럴네트워크 연산장치에 전압차(ΔV)의 입력에 따른 것이다.To detect the SOC under the condition that the voltage difference ΔV (hence the open-circuit voltage Vo1 at the time of discharging the first discharge amount) provided as calibration data for comparison is not given to the neural network computing device 7 The test was run and the test results are shown in FIG. Since the correction between the SOC and the open-circuit voltage Vo depends on the degree of deterioration of the battery, the detection error is 12.3%. Therefore, the above test showing that the detection error is improved from 12.3% to 5.7% is according to the input of the voltage difference ΔV to the neural network computing device as calibration data.
(제3실시예)(Third Embodiment)
본 발명의 차량용 배터리시스템에 따른 제3실시예를 도15 내지 도24를 참조 하여 설명한다. A third embodiment according to the vehicular battery system of the present invention will be described with reference to Figs.
제3실시예의 배터리스템의 구성 및 동작은 실질적으로 전술한 실시예들의 구성 및 동작과 동일하지만, 보정신호 발생장치와 뉴럴네트워크 연산장치의 구성 및 동작에 있어서는 전술한 실시예와 다르다.The configuration and operation of the battery stem of the third embodiment are substantially the same as the configuration and operation of the above-described embodiments, but the configuration and operation of the correction signal generator and the neural network computing device are different from the above-described embodiment.
제3실시예에 따른 차량용 배터리시스템은 전술한 보정신호발생장치와 뉴럴네트워크 연산장치 대신에 보정신호 발생장치(29)와 뉴럴네트워크 연산장치(17)를 갖는 배터리상태 검출장치(25)를 제공한다.The vehicle battery system according to the third embodiment provides a battery state detection device 25 having a correction signal generator 29 and a neural network calculator 17 in place of the correction signal generator and neural network calculator described above. .
상기 보정신호 발생장치(29)는 캘리브레이션 데이터로서 완전충전상태에서 소정의 전력량을 방전함에 있어서 검출되는 개로전압 대신에, 소정의 전력량이 완전충전상태에서 방전될 때 검출되는 배터리(1)의 내부저항(R)을 채용한다. 한편 상기 뉴럴네트워크(17)는 SOC(충전상태) 대신에 잔존용량을 나타내는 SOH(건전상태)를 나타내는 데이터를 출력하는 출력층(203)을 구비한다.The correction signal generator 29 is calibration data, instead of the open circuit voltage detected in discharging a predetermined amount of power in a fully charged state, the internal resistance of the battery 1 detected when the predetermined amount of power is discharged in a fully charged state. (R) is adopted. On the other hand, the neural network 17 has an output layer 203 for outputting data representing SOH (healthy state) representing remaining capacity instead of SOC (charged state).
또한 상기 캘리브레이션 데이터는 완전충전상태에서 소정의 전력량이 방전될 때 검출되는 개로전압(Vo)과 내부저항(R) 두 데이터로 구성될 수 있다.In addition, the calibration data may be composed of two pieces of open circuit voltage (Vo) and internal resistance (R) detected when a predetermined amount of power is discharged in a fully charged state.
도16은 보정신호 발생장치(29)에 의하여 실행되는 처리과정을 나타낸 도면이다.FIG. 16 is a diagram showing a process performed by the correction signal generator 29. As shown in FIG.
상기 보정신호 발생장치(29)에서, 처리과정은 차량의 주행에 응답하여 개시되고(단계 S41), 전압(V) 및 전류(I)가 일정간격으로 검출된다(단계 S42). 그런 다음 상기 검출된 전압(V)과 전류(I)의 데이터는 완전충전상태를 결정하기 위하여 이용된다(단계 S43). 상기 배터리가 완전충전상태인 것으로 결정될 경우, 검출된 데 이터의 적분 데이터는 전류적분량(Ah)(단계 S44)을 제공하도록 시작된다. 그런 다음 전류적분량이 완전충전력의 부분적 소비량인 소정의 방전전력량에 도달하는지 여부를 결정한다(단계 S45). 상기 결정이 긍정일 때, 즉 상기 전류적분량이 소정의 방전전력량에 도달할 경우, 근사식(LN)은 전술한 근사식과 유사한 방식으로 평가되어 내부저항(R)값은 근사식(LN)의 기울기로부터 알 수 있다(단계 S26).In the correction signal generator 29, the process starts in response to the running of the vehicle (step S41), and the voltage V and the current I are detected at a predetermined interval (step S42). The data of the detected voltage V and current I are then used to determine the fully charged state (step S43). When it is determined that the battery is in a fully charged state, the integral data of the detected data is started to provide the current integration amount Ah (step S44). Then, it is determined whether or not the current integration amount reaches a predetermined amount of discharge power which is a partial consumption of full charge (step S45). When the determination is positive, that is, when the current integration amount reaches a predetermined discharge power amount, the approximation equation LN is evaluated in a manner similar to the above approximation equation so that the internal resistance R value is determined by the approximation equation LN. It can be known from the slope (step S26).
전술한 처리과정에서, 완전충전상태 및 내부저항(R)의 연산은 전술한 방법과 동일한 방법으로 실행된다. 다시 말해서 배터리(1)로부터 검출된 전압(V)과 전류(I)의 데이터는 최소제곱법에서 선형근사식(LN)을 평가하도록 이용되고, 상기 근사식(LN)의 기울기는 도17에서 예시한 바와 같이 내부저항(R)을 나타내는 양이 됨으로써 연산된다.In the above-described processing, the calculation of the fully charged state and the internal resistance R is performed in the same manner as the above-described method. In other words, data of the voltage V and the current I detected from the battery 1 are used to evaluate the linear approximation LN in the least square method, and the slope of the approximation LN is illustrated in FIG. It is calculated by being the amount representing the internal resistance R as described above.
참고로 소정 방식의 몇몇 사용된 배터리에 대하여 내부저항(R)과 방전전력량 간의 관계를 도18에 나타내었다. 도18로부터 완전충전전력량이 사용된 배터리에 의해 좌우되지만, 사용된 모든 배터리들은 그의 완전충전량에서 거의 동일하거나 그 부근(즉 OAh의 방전량으로부터 되는 작은 범위에)인 것임을 나타낸다. 그러므로 성능저하를 나타내는 표시로서 이러한 범위 내에 초기 내부저항값(R)을 이용하기에는 어려움이 있다. 이에 대하여 방전량이 증가함에 따라 초기내부저항(R)의 차이는 특징적으로 크게 이루어진다. 따라서 내부저항(R)의 데이터는 소정의 전력량이 완전충전상태로부터 방전된 후 그 내부저항(R)이 평가되는 한(즉, 상당한 전력량이 방전된 후 평가됨), 입력신호로서 채용될 수 있다. 그러므로 이러한 초기내부저항(R)은 배터리의 성능저하에 대한 특징적인 표시로서 작용할 수 있어, 배터리의 잔존용 량은 정확하게 검출될 수 있다.For reference, the relationship between the internal resistance (R) and the amount of discharge power for some used batteries of a given type is shown in FIG. 18 shows that the full charge power amount depends on the used battery, but all the used batteries are almost the same at or near their full charge amount (i.e., a small range from the discharge amount of OAh). Therefore, it is difficult to use the initial internal resistance value R within this range as an indication of performance degradation. On the other hand, as the discharge amount increases, the difference in initial internal resistance R becomes characteristically large. Therefore, the data of the internal resistance R can be employed as an input signal as long as the internal resistance R is evaluated after the predetermined amount of power is discharged from the fully charged state (i.e., after the considerable amount of power is discharged). Therefore, this initial internal resistance R can serve as a characteristic indication of the deterioration of the battery, so that the remaining capacity of the battery can be accurately detected.
(테스트 결과)(Test results)
앞의 실시예들과 유사하게, 본 실시예에 의하여 구현되는 구성을 확인하기 위한 테스트가 실행되었다. 실질적으로 용량 및 성능저하 정도에서 서로 다른 학습용 몇몇 배터리들이 10.15 주행모드 하에서 각 배터리의 전류(I) 및 단자전압(V)이 측정되는 동안 테스트에 적용되었다. 측정된 데이터를 이용하여 뉴럴네트워크 연산장치에 대한 입력신호가 연산되고, 목표 출력으로서 제공되는 잔존용량에 기초하여 학습이 이루어진다. 상기 입력신호는 전압 이력 데이터(Vi), 전류 이력 데이터(Ii), 최소제곱법을 이용하여 발견한 내부저항(R)의 현재값(즉 근사식(LN)의 기울기), 개로전압(Vo)의 현재값(즉 근사식(LN)의 y절편), 및 소정 전력량이 완전충전전력으로부터 방전될 때 얻어지는 내부저항(R)값이다.Similar to the previous embodiments, a test was performed to confirm the configuration implemented by this embodiment. Several batteries for learning, differing substantially in capacity and performance, were subjected to the test while the current (I) and terminal voltage (V) of each battery were measured under 10.15 driving mode. The input signal to the neural network computing device is calculated using the measured data, and learning is performed based on the remaining capacity provided as the target output. The input signal includes the voltage history data Vi, the current history data Ii, the present value of the internal resistance R found using the least square method (that is, the slope of the approximation equation LN), and the open circuit voltage Vo. Is the present value (i.e., y-intercept of the approximation formula LN), and the internal resistance R value obtained when the predetermined amount of power is discharged from the fully charged power.
학습을 위한 배터리 이외, 10.15모드에서 주행하는 동안 검출된 입력신호를 이용하여 SOH를 평가하도록 뉴럴네트워크연산에 다른 성능저하 배터리(10.5Ah 및 27Ah의 완전충전용량을 가짐)가 적용된다. 상기 검출된 결과는 도19 및 도20에 나타낸 것으로, 도20의 결과는 5Ah 양이 완전충전전력으로부터 방전되는 경우에 얻어지는 초기내부저항(R)을 이용하여 얻어진 것이고, 도19의 결과는 내부저항값을 이용하지 않고 얻어진 것이다.In addition to batteries for learning, other degradation batteries (having full charge of 10.5 Ah and 27 Ah) are applied to neural network calculations to evaluate SOH using the input signal detected while driving in 10.15 mode. The detected results are shown in Figs. 19 and 20. The results in Fig. 20 are obtained using the initial internal resistance R obtained when the 5 Ah amount is discharged from the full charge power. The result in Fig. 19 is the internal resistance. It is obtained without using a value.
검출의 정확한 평가는 앞의 두 테스트 예시에서 참값과 검출값 간의 평균제곱오차로서 이루어진다. 상기 검출의 정확도는 전력 5Ah가 방전될 때 얻어진 초기내부저항(R)을 적용함으로써 4.7Ah으로부터 0.8Ah로 크게 향상된 것임을 알 수 있 다.Accurate evaluation of the detection is done as the mean square error between true and detected values in the previous two test examples. It can be seen that the accuracy of the detection is greatly improved from 4.7 Ah to 0.8 Ah by applying the initial internal resistance R obtained when the power 5 Ah is discharged.
앞의 실시예에 채용될 있는 변형예를 제공하며, 버퍼(8)의 샘플링 타이밍과 관련된다. 앞의 실시예에서, 전압 및 전류 이력(Vi 및 Ii)에 대한 샘플링이 일정 간격으로 이루어지지만, 이에 한정되지 않는다. 대신에 전압 및 전류가 소정값으로 충전되는 언제라도 샘플링을 충분히 실행할 수 있다.A variant that may be employed in the previous embodiment is provided and is related to the sampling timing of the buffer 8. In the previous embodiment, sampling for the voltage and current histories Vi and Ii is performed at regular intervals, but is not limited thereto. Instead, sampling can be performed sufficiently at any time when the voltage and current are charged to a predetermined value.
(제4실시예)(Example 4)
도25 내지 도32를 참조하여 본 발명의 차량용 배터리시스템에 따른 제4실시예를 설명한다.25 to 32, a fourth embodiment according to the vehicular battery system of the present invention will be described.
본 실시예에 따른 차량용 배터리는 캘리브레이션데이터로서 완전충전상태의 배터리(1)로부터 소정의 전력량을 방전하는 것에 응답하여 얻어지는 배터리(1)의 개로전압(Vo) 및 배터리(1)의 내부저항(R) 모두를 이용하여 SOC(충전상태) 및 SOH(건전상태) 를 나타내는 정보를 검출하도록 뉴널네트워크연산을 실행하는 것을 특징으로 한다.The on-vehicle battery according to the present embodiment includes the open circuit voltage Vo of the battery 1 and the internal resistance R of the battery 1 obtained in response to discharging a predetermined amount of power from the battery 1 in a fully charged state as calibration data. Nunel network operation is performed to detect information indicating SOC (charge state) and SOH (health state) by using both.
이러한 특징에 대하여 상기 차량용 배터리시스템은 도25에 나타낸 바와 같이 버퍼(18), 뉴럴네트워크 연산장치(27) 및 보정신호 발생장치(39)를 갖는 배터리상태 검출장치(35)를 제공한다.With respect to this feature, the vehicle battery system provides a battery state detection device 35 having a buffer 18, a neural network computing device 27, and a correction signal generator 39 as shown in FIG.
제1실시예와 유사하게, 상기 버퍼(18)는 전압과 전류 이력 데이터(Vi, Ii)의 전처리를 실행한다. 또한 상기 버퍼(18)는 공지 기술에 의하여 전압 및 전류데이터(V, I)간의 관계를 반영한는 근사식(LN)(도4 참조)을 생성하도록 최소제곱법을 이들 전압 및 전류 이력 데이터(Vi, Ii)에 적용한다. 이러한 근사식(LN)을 이용하여 상기 버퍼(18)는 전압 및 전류데이터(V, I)가 읽혀질 때마다 근사식(LN)의 y절편값(즉 개로전압)을 연산하여 배터리(1)의 개로전압의 현재값(Vo)을 얻는다. 전압 및 전류 이력 데이터(Vi, Ii)와 상호 관련한 데이터로서 기능하는 이러한 개로전압의 현재값(Vo)은 뉴럴네트워크 연산장치(7)로 제공된다.Similar to the first embodiment, the buffer 18 performs preprocessing of the voltage and current history data Vi, Ii. The buffer 18 also uses a least square method to generate an approximation equation (LN) (see FIG. 4) reflecting the relationship between the voltage and current data (V, I) by known techniques. Applies to Ii). By using the approximation equation LN, the buffer 18 calculates the y-intercept value (ie, the open circuit voltage) of the approximation equation LN whenever the voltage and current data V and I are read. The present value Vo of the open circuit voltage is obtained. The current value Vo of this open circuit voltage, which serves as data correlated with the voltage and current history data Vi, Ii, is provided to the neural network computing device 7.
상기 보정신호 발생장치(39)는 앞의 개로전압값(Vo)과 내부저항(R)을 연산하고, 캘리브레이션 데이터로서 뉴럴네트워크 연산장치(7)에 이들 값의 데이터를 제공하도록 구성된다. 도26을 참조하여 이들 값을 연산하는 방법에 대하여 설명한다.The correction signal generator 39 is configured to calculate the preceding open circuit voltage value Vo and the internal resistance R, and to provide data of these values to the neural network computing device 7 as calibration data. A method of calculating these values will be described with reference to FIG.
엔진의 시동에 응답하여 상기 보정신호발전장치(39)는 연산을 개시한다(단계 S51). 개시 이후, 상기 보정신호 발생장치(39)는 일정간격으로 배터리(1)의 전압(V) 및 전류(I)를 검출하고(단계 S52), 그런 다음 검출된 전압(V) 및 전류(I)를 이용하여 그 검출된 값이 배터리(1)가 완전충전상태인지 여부를 결정하도록 적용된다(단계 S53). 그런 다음 상기 보정신호 발생장치(39)는 전류적분을 개시하도록 명령하고, 적분된 전류값(Ah)이 소정 방전량에 도달하는지 여부를 결정한다(단계 S54, S55).In response to the start of the engine, the correction signal generator 39 starts arithmetic (step S51). After the start, the correction signal generator 39 detects the voltage V and the current I of the battery 1 at a predetermined interval (step S52), and then the detected voltage V and the current I. The detected value is applied to determine whether or not the battery 1 is in a fully charged state (step S53). The correction signal generator 39 then instructs to start current integration, and determines whether the integrated current value Ah reaches a predetermined discharge amount (steps S54, S55).
적분된 전류값이 소정 방전량에 도달하는 것으로 결정될 경우, 이러한 결정이 이루어질 때 얻어지는 개로전압값(Vo)은 소정 전력량이 방전될 때 검출되는 개로전압(Vo)으로서 연산된다(단계 S56). 지금까지 기억된 개로전압(Vo)은 이러한 연산값으로 갱신된다(단계 S57).When it is determined that the integrated current value reaches a predetermined discharge amount, the open circuit voltage value Vo obtained when such a determination is made is calculated as the open circuit voltage Vo detected when the predetermined power amount is discharged (step S56). The open-circuit voltage Vo stored so far is updated to this calculated value (step S57).
또한 전술한 바와 같이 개로전압(Vo)의 연산에 응답하여 배터리(1)의 내부저항(R) 값은 앞서 설명한 바와 같이 근사식(LN)의 기울기를 계산함으로써 연산되고( 단계 S58), 지금까지 기억된 기억내부저항(R)은 연산된 값으로 갱신된다(단계 S59).In addition, as described above, in response to the calculation of the open circuit voltage Vo, the value of the internal resistance R of the battery 1 is calculated by calculating the slope of the approximation formula LN as described above (step S58). The stored memory internal resistance R is updated to the calculated value (step S59).
상기 뉴럴네트워크 연산장치(27)는 기능적으로 도27에 나타낸 바와 같이 SOC(충전상태)를 연산하기 위한 제1뉴럴네트워크블록(1071) 및 SOH(건전상태)를 연산하기 위한 제2뉴럴네트워크블록(1072)을 제공한다. 실질적으로 이들 뉴럴네트워크블록(1071, 1072)은 두 세트의 처리과정에 의하여 기능적으로 구현되는데, 예를 들면 각 단계는 소정 간격에서의 세트 세트마다 실행된다. 보다 구체적으로 CPU 및 메모리를 갖는 마이크로컴퓨터 시스템이 뉴럴네트워크 연산장치(27)에 이용될 수 있다. 두 세트의 처리과정을 제안하는 처리과정의 데이터는 메모리에 미리 저장되고, 상기 CPU는 제안된 처리과정에서의 처리를 실행할 수 있다.The neural network computing device 27 is functionally shown in Fig. 27 as a first neural network block 1071 for calculating an SOC (charge state) and a second neural network block for calculating an SOH (health state) ( 1072). In practice, these neural network blocks 1071 and 1072 are functionally implemented by two sets of processes, for example, each step is performed for each set of sets at predetermined intervals. More specifically, a microcomputer system having a CPU and a memory can be used for the neural network computing device 27. Process data suggesting two sets of processes are stored in memory in advance, and the CPU can execute the process in the proposed process.
상기 SOC에 대한 제1뉴럴네트워크블록(1071)은 도28에 기능적으로 나타내고, SOH에 대한 제2뉴럴네트워크블록(1072)는 도29에 기능적으로 나타내었다. 두 블록(1071, 1072) 간의 차이는, SOC에 대한 제1블록(1071)으로의 입력신호(파라미터)가 내부저항(R)의 신호에 포함되지 않지만 SOH에 대한 제2블록(1072)은 내부저항(R)에 포함되는 구성에서 그 차이가 있다. 상기 내부저항(R)을 이용하거나 이용하지 않는 것을 제외하고는 블록(1071, 1072) 양측은 그의 구성에서 동일하다. 그러므로 상기 제1블록(1072) 및 제2블록(1072)을 대표하여 제1블록(1071)을 설명한다.The first neural network block 1071 for the SOC is functionally shown in FIG. 28, and the second neural network block 1072 for the SOH is functionally shown in FIG. The difference between the two blocks 1071 and 1072 is that the input signal (parameter) to the first block 1071 for the SOC is not included in the signal of the internal resistance R, but the second block 1072 for the SOH is internal. There is a difference in the configuration included in the resistor (R). Except for using or not using the internal resistance R, both sides of the blocks 1071 and 1072 are identical in their configuration. Therefore, the first block 1071 will be described on behalf of the first block 1072 and the second block 1072.
도28에 나타낸 상기 SOC에 대한 제1뉴럴네트워크블록(1071)은 전술의 뉴럴네트워크블록과 같이, 역전파방법에서 학습하는 세 개의 계층적 피드포워드방식 연산장치로 형성된다. 그러나 이는 하나의 일 예이고, 다른 어떠한 뉴럴네트워크방식이 적절히 선택되어 이 블록(1071)에 적용될 수 있다. 상기 블록(1071)은 소정 개수의 입력셀을 갖는 입력층(201)을 구비한다.The first neural network block 1071 for the SOC shown in FIG. 28 is formed of three hierarchical feedforward type computing devices that learn in the back-propagation method, like the neural network block described above. However, this is one example and any other neural network scheme may be appropriately selected and applied to this block 1071. The block 1071 includes an input layer 201 having a predetermined number of input cells.
상기 각 입력셀은 입력데이터(신호)로서 전압 이력 데이터(Vi), 전류 이력 데이터(Ii) 및 배터리(1)로부터의 개로전압(Vo)과 내부저항(R)의 현재값을 제공받을 뿐만 아니라, 캘리브레이션데이터로서 소정의 전력량이 방전될 때 보정신호 발생장치(39)로부터 얻어진 개로전압(Vo)의 값을 제공받는다. 상기 각 입력셀은 증간층(202)에 속하는 모든 연산셀에 제공받은 데이터를 부여한다.Each input cell receives not only the voltage history data Vi, the current history data Ii, and the open-circuit voltage Vo and the current value of the internal resistance R from the battery 1 as input data (signal). When the predetermined amount of power is discharged as calibration data, a value of the open-circuit voltage Vo obtained from the correction signal generator 39 is received. Each of the input cells is provided with data provided to all computational cells belonging to the intermediate layer 202.
상기 중간층(202)의 연산셀은 입력층(201)의 입력셀로부터 입력되는 데이터에 뉴럴네트워크 연산을 적용하고, 출력층(203)의 출력셀에 결과적인 연산결과를 제공하는 역할을 한다. 상기 연산은 SOC로 지향되기 때문에, 상기 출력층(203)에서의 출력셀은 SOC를 나타내는 출력데이터로서 제공된다.The operation cell of the intermediate layer 202 serves to apply neural network operations to the data input from the input cell of the input layer 201 and to provide the resulting calculation results to the output cell of the output layer 203. Since the operation is directed to the SOC, the output cell at the output layer 203 is provided as output data representing the SOC.
상기 제1뉴럴네트워크블록(1071)의 학습방법은 근사식(1) 내지 (9) 및 도6과 관련하여 전술한 바와 같이 동일하다.The learning method of the first neural network block 1071 is the same as described above with reference to the equations (1) to (9) and FIG.
(테스트 결과)(Test results)
사용된 배터리를 포함하는 몇몇 배터리의 소정의 충전/방전 패턴(10.15모드)을 학습한 제1뉴럴네트워크 연산장치(즉 SOC 전용 연산장치)가 준비된다. 추가적으로 사용된 배터리에 대한 다른 충전/방전 패턴(10.15모드)가 상기 패턴에서 실행되는 뉴럴네트워크연산으로 상기 연산장치에 입력되어 SCO(즉 배터리의 충전율)가 얻어진다. 이러한 결과를 도30에 나타내었다.A first neural network computing device (ie, an SOC dedicated computing device) has been prepared that has learned a predetermined charge / discharge pattern (10.15 mode) of several batteries including the used batteries. In addition, another charge / discharge pattern (10.15 mode) for the battery used is input to the computing device with a neural network operation performed in the pattern to obtain an SCO (ie charge rate of the battery). These results are shown in FIG.
이 테스크 조건은 다음과 같다. 상기 제1뉴럴네트워크 연산장치로의 입력신 호는 전압 이력 데이터(Vi), 전류 이력 데이터(Ii) 및 개로전압(Vo)의 현재값(즉 최소제곱 근사식(LN)의 y절편에 의하여 제공된 현재값)을 나타내는 신호이다. 상기 캘리브레이션 데이터는 완전충전으로부터 소정량(0.5Ah)의 방전에 응답하여 검출되는 개로전압(Vo)이다. 이러한 테스트는 1.9%의 검출오차를 나타내며, 뉴럴네트워크 연산은 크게 향상된다.This task condition is as follows. The input signal to the first neural network computing device is provided by the y-intercept of the voltage history data Vi, the current history data Ii, and the present value of the open-circuit voltage Vo (ie, the least-squares approximation LN). Current value). The calibration data is an open circuit voltage (Vo) detected in response to discharge of a predetermined amount (0.5 Ah) from full charge. These tests show a 1.9% detection error, and the neural network computations are greatly improved.
앞의 테스트에서 사용된 배터리 그룹의 몇몇 충전/방전 패턴(10.15모드)을 학습한 제2뉴럴네트워크 연산장치(즉 SOH전용 연산장치)가 준비된다. 앞의 테스트에서 사용된 추가적인 사용된 배터리에 대하여 다른 충전/방전 패턴(10.15모드)이 그 패턴에서 실행되는 뉴럴네트워크연산으로 상기 연산장치로 입력되어 잔존용량을 나타내는 SOH를 얻는다. 이러한 결과를 도31에 나타내었다.A second neural network computing device (ie, a SOH dedicated computing device) has been prepared that has learned some of the charge / discharge patterns (10.15 mode) of the battery groups used in the previous test. For the additional used battery used in the previous test, another charge / discharge pattern (10.15 mode) is fed into the computational unit by a neural network operation performed in that pattern to obtain an SOH representing the remaining capacity. These results are shown in FIG.
테스트 조건은 다음과 같다. 상기 제2 뉴럴네트워크 연산장치에 대한 입력신호는 전압 이력 데이터(Vi)와 전류 이력 데이터(Ii), 개로전압(Vo)의 현재값(즉 최소제곱 근사값(LN)의 y절편에 의하여 제공되는 현재값), 및 내부저항(R)을 나타내는 현재값(즉 최소제곱 근사값(LN)의 기울기)을 나타내는 신호이다. 상기 캘리브레이션 데이터는 완전충전으로부터 소정 전력량(예를 들면 0.5Ah)의 방전에 응답하여 검출되는 개로전압(Vo) 및 동일 방전에 응답하여 검출된 내부저항(R)이다. 이러한 테스트는 SOH에 대한 검출오차가 1.1Ah인 것을 나타내었으며 이는 크게 향상시킨다.The test conditions are as follows. The input signal to the second neural network computing device is a current provided by the voltage history data Vi, the current history data Ii, and the y-intercept of the present value of the open circuit voltage Vo (that is, the least squares approximation LN). Value) and the present value (that is, the slope of the least squares approximation LN) representing the internal resistance R. The calibration data are an open circuit voltage (Vo) detected in response to a discharge of a predetermined amount of power (for example, 0.5 Ah) from full charge and an internal resistance (R) detected in response to the same discharge. This test indicated that the detection error for SOH was 1.1 Ah, which greatly improves.
앞에서 연산된 SOC와 SOH의 값은 예를 들면 도32에 나타낸 맵을 이용하여 분류될 수 있고(SOC의 경우에서), 성능저하 정도를 나타내는 정보가 제공될 수 있다. 도32에 나타낸 성능저하정도 맵은 미리 제공되고 뉴럴네트워크 연산장치에 구비된 메모리에 기억된다. 도32에 나타낸 이러한 예시의 맵은 SOC의 양 및 완전충전용량(Q)에 좌우되는 섹션(단계)을 구비하여, 연산된 SOC 데이터는 연산된 데이터 실패 스텝을 결정하도록 12스텝의 성능저하 정도를 참조하여 이루어진다.The values of SOC and SOH calculated above can be sorted (for example in the case of SOC) using, for example, the map shown in FIG. 32, and information indicating the degree of degradation can be provided. The degraded degree map shown in FIG. 32 is provided in advance and stored in a memory provided in the neural network computing device. The example map shown in FIG. 32 has a section (step) that depends on the amount of SOC and the full charge Q, so that the calculated SOC data is subjected to a degree of degradation of 12 steps to determine the calculated data failure step. Is made by reference.
(변형예)(Variation)
제4실시예의 몇몇 변형예가 다음과 같이 제공될 수 있다.Some variations of the fourth embodiment may be provided as follows.
제1변형예는 배터리의 성능저하 정도의 연산에 관련된다. 상기 배터리의 성능저하 정도는 "SOH의 현재값(SOC X Qintial)"을 연산함으로써 얻어질 수 있다. 여기에서 Qintial은 테스트될 배터리의 초기 완전충전용량을 나타내며, 이는 미리 테스트되고 초기 데이터로서 기억된다. 이러한 방식의 연산은 연산장치(27)에 전달가능하게 연결되는 다른 연산장치 또는 그 연산장치(27) 자체에 의하여 실행될 수 있어, 상기 각 배터리의 성능저하 정도는 정확한 각각의 SOC, SOH를 제공할 수 있다.The first modification relates to the calculation of the degree of degradation of the battery. The degree of degradation of the battery can be obtained by calculating the "present value of SOH (SOC XQ intial )". Here, Q denotes the initial intial charge capacity of the battery to be tested, which is previously tested and memorized as initial data. The calculation in this manner can be performed by another computing device or the computing device 27 itself, which is communicatively connected to the computing device 27, so that the degree of performance degradation of each battery can provide accurate SOC and SOH. Can be.
도33은 제2변형예를 나타낸 도면으로, 뉴럴네트워크 연산장치의 다른 형태에 관한 것이다. 도33에 기능적으로 나타낸 뉴럴네트워크 연산장치(37)는 제1뉴럴네트워크블록(1071) 및 제2뉴럴네트워크블록(1072A)을 갖도록 구성된다. 이들 블록에서, 상기 제1뉴럴네트워크블록(1071)은 도27에 나타낸 블록과 동일하며, 상기 제2뉴럴네트워크블록(1072A)은 입력데이터로서 제4실시예의 SOC 데이터와 유사하게 연산된 SOC 데이터, 소정량의 방전에 응답하여 검출되는 개로전압(Vo), 및 이 방전에 응답하여 검출되는 내부저항(R)을 제공받는다. 그러므로 학습을 통하여 SOH의 값을 연산할 수 있다. 따라서 상기 SOH는 제4실시예에서 연산된 SOC와 같이 거의 동일한 검출 정확도로 연산될 수 있다.Fig. 33 shows a second modification, which relates to another form of neural network computing device. The neural network computing device 37 functionally shown in FIG. 33 is configured to have a first neural network block 1071 and a second neural network block 1072A. In these blocks, the first neural network block 1071 is the same as the block shown in Fig. 27, and the second neural network block 1072A is SOC data calculated similarly to the SOC data of the fourth embodiment as input data, The open-circuit voltage Vo detected in response to the predetermined amount of discharge and the internal resistance R detected in response to this discharge are provided. Therefore, we can calculate the value of SOH through learning. Therefore, the SOH can be calculated with almost the same detection accuracy as the SOC calculated in the fourth embodiment.
제3변형예는 입력 및 캘리브레이션 데이터를 제공하는 방법이다. 도29에 나타낸 뉴럴네트워크 연산장치(27)의 구성에서, 상기 입력신호는 전압 이력(Vi)과 전류 이력(Ii) 데이터만으로 제한될 있고, 캘브레이션 데이터로서 소정 전력량이 방전될 때 얻어진 개로전압(Vo)과 내부저항(R) 데이터가 이용될 수 있다. 이러한 변형된 구성의 효과를 확인하기 위하여 두 구성을 이용하여 추가적으로 사용된 배터리의 SOC 검출오차에서 비교 테스트가 실행되었다. 여기에서 상기 두 구성 중 하나의 구성은 앞의 입력신호를 사용하고 캘리브레이션 데이터를 사용하지 않고 실행된 것이고, 다른 하나의 구성은 입력신호 및 캘리브레이션 데이터 모두를 사용하여 실행한 것이다. 도34 및 도35에 이러한 테스크 결과를 나타낸 것이다. 도34는 캘리브레이션 데이터가 사용되지 않는 경우를 나타낸 것으로 SOC 검출오차는 9.1% 만큼 크고, 도35는 캘리브레이션 데이터를 사용한 경우를 나타낸 것으로 SOC 검출오차가 6.8%로 크게 감소된 것이다.A third variant is a method of providing input and calibration data. In the configuration of the neural network computing device 27 shown in Fig. 29, the input signal is limited to only the voltage history Vi and the current history Ii data, and the open circuit voltage obtained when the predetermined amount of power is discharged as calibration data. Vo) and internal resistance (R) data may be used. In order to confirm the effect of this modified configuration, a comparative test was performed on the SOC detection error of the battery additionally used with the two configurations. In this case, one of the two configurations is implemented using the previous input signal and without using the calibration data, and the other is implemented using both the input signal and the calibration data. 34 and 35 show these test results. Fig. 34 shows a case where calibration data is not used, and SOC detection error is as large as 9.1%, and Fig. 35 shows a case where calibration data is used, and SOC detection error is greatly reduced to 6.8%.
(제5실시예)(Example 5)
도36 내지 도39를 참조하여 본 발명의 차량용 배터리시스템에 따른 제5실시예를 설명한다.36 to 39, a fifth embodiment of a vehicle battery system according to the present invention will be described.
본 실시예에 따른 차량용 배터리시스템은 캘리브레이션 데이터(입력신호이 일부)로서 소정 전력량이 완전충전전력으로부터 방전될 때 얻어지는 배터리(1)의 개로전압(Vo) 및 내부저항(R) 모두를 사용하여 배터리(1)의 완전충전용량을 추정하 기 위한 뉴럴네트워크연산을 실행하는 것에 특징이 있다.The vehicle battery system according to the present embodiment uses both the open circuit voltage (Vo) and the internal resistance (R) of the battery (1) obtained when a predetermined amount of power is discharged from full charge power as calibration data (part of the input signal). It is characterized by performing neural network computation to estimate the full charge of 1).
이러한 특징에 대하여, 상기 차량용 배터리시스템은 도36에 나타낸 바와 같이 버퍼(28), 뉴럴네트워크 연산장치(47), 및 보정신호 발생장치(49)를 갖는 배터리상태 검출장치(45)를 제공한다. 상기 배터리상태 검출장치(45)는 전체적으로 또는 그 일부분으로 CPU, 메모리 및 다른 필요부품을 갖고 마이크로컴퓨터로 형성될 수 있지만, 디지털 로직 회로 및/또는 아날로그 회로에서의 회로로 제한되지 않는다. 도36에 나타낸 회로는 단지 예로서 나타낸 것이다.For this feature, the vehicle battery system provides a battery state detection device 45 having a buffer 28, a neural network computing device 47, and a correction signal generator 49, as shown in FIG. The battery state detection device 45 may be formed as a microcomputer with CPU, memory and other necessary components in whole or in part, but is not limited to circuits in digital logic circuits and / or analog circuits. The circuit shown in Fig. 36 is shown only as an example.
상기 뉴럴네트워크 연산장치(47)는 버퍼(28)와 보정신호 발생장치(49)로부터 다양한 입력신호를 제공받고, 출력파라미터로서 배터리(1)의 예상 완전충전용량(Q)을 나타내는 데이터를 추정하도록 입력신호에 뉴럴네트워크연산을 적용하도록 구성된다. 상기 보정신호 발생장치(49)는 캘리브레이션 데이터로서 완전충전전력을 갖는 배터리(1)로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어지는 배터리(1)의 개로전압(Vo)과 내부저항(R)을 연산하도록 구성된다. 상기 보정신호 발생장치(49)가 기능적으로 마이크로컴퓨터 시스템에 의하여 구현될 경우, CPU는 RAM 또는 레지스터에 유지된 일군의 전압 및 전류 쌍(V, I)으로부터 개로전압(Vo) 및 내부저항(R)을 연산한다.The neural network computing device 47 receives various input signals from the buffer 28 and the correction signal generating device 49, and estimates data representing the expected full charge amount Q of the battery 1 as output parameters. It is configured to apply a neural network operation to the input signal. The correction signal generator 49 is configured to calculate the open circuit voltage Vo and the internal resistance R of the battery 1 obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power from the battery 1 having full charge power as calibration data. do. When the correction signal generator 49 is functionally implemented by a microcomputer system, the CPU opens an open circuit voltage and an internal resistance R from a group of voltage and current pairs V and I held in a RAM or a register. ) Is calculated.
또한 상기 버퍼(28)는 제공받을 전압 및 전류(V, 1)의 처리과정에서만 결합되도록 형성되고, 전압 및 전류 이력 데이터(Vi, Ii)를 형성하도록 일정 간격에서의 두 방식의 데이터의 병렬 샘플링, 그의 기억 및 뉴럴네트워크 연산장치(47)에 대한 각 샘플링 시간에서 전압과 전류 데이터(V, I)의 병렬출력을 포함한다.In addition, the buffer 28 is formed to be coupled only in the process of the voltage and current (V, 1) to be provided, and parallel sampling of two types of data at regular intervals to form voltage and current history data (Vi, Ii). , Its memory and parallel output of voltage and current data (V, I) at each sampling time for neural network computing device 47.
상기 보정신호 발생장치(49)는 완전충전전력을 갖는 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출되는 배터리(1)의 개로전압(Vo)과 내부저항(R)을 연산하도록 구성된다. 이들 개로전압(Vo)과 내부저항(R)의 값을 나타내는 데이터는 캘리브레이션 데이터로서 뉴럴네트워크 연산장치(47)로 제공된다. 이들 데이터에 대한 처리과정은 도37에 나타내었으며, 도26에 나타낸 처리과정과 유사하다.The correction signal generator 49 is configured to calculate the open-circuit voltage Vo and the internal resistance R of the battery 1 detected in response to the discharge of a predetermined amount of power from a battery having full charge power. The data representing the values of the open circuit voltage Vo and the internal resistance R are provided to the neural network computing device 47 as calibration data. The processing for these data is shown in FIG. 37, and is similar to the processing shown in FIG.
구체적으로 엔진의 시동에 응답하여 보정신호 발생장치(49)는 연산을 개시한다(단계 S51'), 개시 이후 상기 보정신호 발생장치(49)는 일정간격으로 배터리(1)의 전압(V) 및 전류(I)를 검출하고(단계 S52'), 그런 다음 검출된 전압(V) 및 전류(I)를 이용하여 배터리(1)가 완전충전상태인지 여부를 결정하도록 검출된 값을 적용한다(단계 S53'). 이후 상기 보정신호 발생장치(49)는 전류적분의 시작을 명령하고 적분된 전류값(Ah)이 소정 방전량에 도달하는지 여부를 결정한다(단계 S54' 및 S55').Specifically, in response to the start of the engine, the correction signal generator 49 starts the calculation (step S51 '). After the start, the correction signal generator 49 starts to calculate the voltage V and the voltage of the battery 1 at a predetermined interval. The current I is detected (step S52 '), and then the detected value is applied using the detected voltage V and the current I to determine whether the battery 1 is in a fully charged state (step S52'). S53 '). Thereafter, the correction signal generator 49 commands the start of current integration and determines whether the integrated current value Ah reaches a predetermined discharge amount (steps S54 'and S55').
상기 적분된 전류값이 소정 방전량에 도달한 것으로 결정될 경우, 이러한 결정이 이루어질 때 얻어진 개로전압값이 소정 전력량이 방전될 때 검출되는 개로전압값(Vo)으로 연산된다(단계 S56'). 현재까지 저장된 개로전압(Vo)은 새로운 연산값으로 갱신된다(단계 S57').When it is determined that the integrated current value has reached a predetermined discharge amount, the open circuit voltage value obtained when such a determination is made is calculated as the open circuit voltage value Vo detected when the predetermined power amount is discharged (step S56 '). The open-circuit voltage Vo stored so far is updated with a new operation value (step S57 ').
또한 전술한 바와 같이 개로전압의 연산에 응답하여, 전술한 바와 같이 근사식(LN)의 기울기를 추정하여 배터리(1)의 내부저항값이 연산되고(단계 S58'), 또한 현재까지 저장된 내부저항(R)은 새로운 연산값으로 갱신된다(단계 S59').Further, in response to the calculation of the open circuit voltage as described above, the internal resistance value of the battery 1 is calculated by estimating the slope of the approximation formula LN as described above (step S58 '), and the internal resistance stored up to now (R) is updated with a new operation value (step S59 ').
도38에 나타낸 바와 같이, 상기 뉴럴네트워크 연산장치(47)는 입력셀(201)을 갖는 입력층(201), 연산셀을 갖는 중간층(202), 및 출력셀을 갖는 출력층(203)을 구비한다. 상기 입력층(201)의 입력셀은 입력신호로서 버퍼(28)로부터 전압 이력 데이터(Vi)와 전류 이력 데이터(Ii)를 제공받고, 또한 캘리브레이션 데이터로서 보정신호 발생장치(49)로부터 소정 전력량의 방전에 모두 응답하는 개로전압(Vo)과 내부저항(R)의 데이터를 제공받는다. 상기 입력셀에 의하여 제공받은 데이터는 중간층(202)의 연산셀에 각각 제공된다.As shown in Fig. 38, the neural network computing device 47 includes an input layer 201 having an input cell 201, an intermediate layer 202 having an arithmetic cell, and an output layer 203 having an output cell. . The input cell of the input layer 201 receives the voltage history data Vi and the current history data Ii from the buffer 28 as an input signal, and also receives a predetermined amount of power from the correction signal generator 49 as calibration data. Data of the open circuit voltage (Vo) and the internal resistance (R) in response to all the discharge is provided. The data provided by the input cell is provided to the operation cell of the intermediate layer 202, respectively.
상기 각 셀은 입력셀로부터 주어진 입력데이터에서 소정의 뉴럴네트워크 연산을 실행하여 현재 배터리(1)의 예상 완전충전용량(Q)이 추정된다. 추정된 완전충전용량을 나타내는 데이터는 예를 들면 출력층(203)으로부터 발전기 제어유닛(6)으로 제공될 출력셀로 전달된다.Each cell performs a predetermined neural network operation on the input data given from the input cell to estimate the estimated full charge amount Q of the current battery 1. Data representing the estimated full charge amount is transferred from the output layer 203 to an output cell to be provided to the generator control unit 6, for example.
상기 뉴럴네트워크 연산장치(47)에 의하여 실행되는 상세한 학습처리과정은, 시간함수 t인 출력파라미터으로서 최종적으로 연산되는 출력 OUT(t)가 배터리(1)의 완전충전용량(Q)인 것을 제외하고는 제1실시예에서 설명한 학습처리과정과 동일하다.The detailed learning process executed by the neural network computing device 47 is an output parameter of time function t, except that the output OUT (t) finally calculated is the full charge Q of the battery 1. Is the same as the learning process described in the first embodiment.
도37의 처리과정에서, 완전충전이 아직 구현되지 않는 것으로 결정되거나 소정 전력량의 방전에 응답한 개로전압(Vo)을 아직 알 수 없는 것으로 결정될 경우, 앞서 얻어진 값은 개로전압(Vo)으로서 유지된다.In the process of Fig. 37, when it is determined that full charge has not yet been implemented or it is determined that the open-circuit voltage Vo in response to the discharge of a predetermined amount of power is still unknown, the previously obtained value is maintained as the open-circuit voltage Vo. .
또한 이러한 전력방전에서의 개로전압(Vo) 및 내부저항(R)이 변동되는 경우, 상기 변동값은 새로운 변동값으로 갱신되고 유지되어, 완전충전용량(Q)은 배터리의 성능저하 정도를 좌우하는 정확도로 검출될 수 있다.In addition, when the open-circuit voltage Vo and the internal resistance R in the power discharge fluctuate, the fluctuation value is updated and maintained with a new fluctuation value, so that the full charge amount Q determines the degree of deterioration of the battery. Can be detected with accuracy.
변형예로서, 배터리의 성능저하 정도를 연산하기 위한 수단을 제공하는 것으로 도36에 나타낸 바와 같이 뉴럴네트워크 연산장치(47) 또는 발전기 제어유닛(6) 중 어느 하나에 의하여 기능적으로 달성될 수 있다. 예를 들면 이러한 유닛은 다음의 식에 기초하여 연산을 실행한다.As a variant, it can be functionally achieved by either the neural network computing device 47 or the generator control unit 6 as shown in FIG. 36 by providing a means for calculating the degree of degradation of the battery. For example, such a unit performs an operation based on the following equation.
DD = Qpresent / Qinitial DD = Q present / Q initial
여기에서 DD는 배터리(1)의 성능저하 정도를 나타내고, Qpresent는 뉴럴네트워크 연산장치(47)에 의하여 또는 뉴럴네트워크 연산장치(47)에서 완전충전용량의 현재값을 나타내며, Qinitial는 배터리시스템에 미리 주어진 완전충전용량의 초기값을 나타낸다. 이러한 연산기능은 각 배터리의 성능저하 정도를 체크하고, 차량용 배터리의 교환시기를 결정하는데 유용하다.Where DD denotes the degree of degradation of the battery 1, Q present denotes the current value of the full charge capacity by the neural network calculator 47 or in the neural network calculator 47, and Q initial denotes the battery system. The initial value of the full charge amount given in advance is shown. Such a calculation function is useful for checking the degree of deterioration of each battery and determining when to replace a vehicle battery.
(테스트 결과)(Test results)
본 실시예에 따른 뉴럴네트워크 연산장치를 이용하여 테스트될 다수의 배터리가 테스트되었다. 이러한 테스트 결과는 다음과 같다.A number of batteries to be tested were tested using the neural network computing device according to this embodiment. The test results are as follows.
테스트 시편으로서 9개의 차량용 리드 배터리가 적용되었고, 각각 27Ah의 초기완전충전용량을 가지며, 성능저하 정도는 서로 다르다. 0.2CA의 방전조건하에서 단자전압이 완전충전상태에 대응하는 값으로부터 10.5V로 떨어질 때까지 방전을 실행한 조건에서 검출될 전류적분에 의하여 얻어진 전류전분값의 형태로 현재의 각 배터리의 완전충전용량이 측정된다. 앞의 조건하에서 방전되는 이들 배터리는 차량용 뉴럴네트워크 연산장치로 연결되고, 뉴럴네트워크 연산장치가 완전충전용량을 추정하도록 실행되는 10.15주행 모드하에서 차량의 주행이 이루어진다. 또한 개로전압(Vo) 및 내부저항(R)을 검출하기 위한 소정 전력량은 완전충전상태로부터 소비되는 5.0Ah이다. 전압 및 전류 이력(Vi, Ii)의 데이터는 뉴럴네트워크연산 직전에 소정기간 동안 일정간격으로 샘플링된 5 쌍의 전압 및 전류이다. 주행중에 완전충전을 결정한 이후, 각 배터리에 대한 완전충전용량을 검출하는 오차는 5.0Ah의 방전 완료로부터 주행 종결부까지 경과 한 기간 동안에 필요로 되는 데이터를 이용하여 추정된다. 이러한 오차는 평균값으로 표현되고, 테이블1에서와 같이 나타난다.Nine vehicle lead batteries were used as test specimens, each with an initial full charge capacity of 27 Ah, and the degree of degradation was different. The full charge capacity of each current battery in the form of a current starch value obtained by the current integration to be detected under the condition where the discharge is performed until the terminal voltage drops to 10.5 V from the value corresponding to the full charge state under a discharge condition of 0.2CA. This is measured. These batteries, which are discharged under the preceding conditions, are connected to a vehicle neural network computing device and the vehicle runs under a 10.15 driving mode in which the neural network computing device is executed to estimate the full charge capacity. In addition, the predetermined amount of power for detecting the open-circuit voltage Vo and the internal resistance R is 5.0 Ah consumed from the fully charged state. The data of the voltage and current histories Vi and Ii are five pairs of voltage and current sampled at regular intervals for a predetermined period immediately before the neural network operation. After determining the full charge while driving, the error of detecting the full charge amount for each battery is estimated using the data required for the period elapsed from the completion of the discharge of 5.0 Ah to the end of the run. These errors are expressed as mean values and appear as shown in Table 1.
(테이블1)Table 1
테스트 시편 No.1 완전충전용량 18.2AhTest Specimen No.1 Full Charge 18.2Ah
검출오차 2.3Ah                        Detection error 2.3 Ah
테스트 시편 No.2 완전충전용량 21.8AhTest Specimen No.2 Full Charge 21.8Ah
검출오차 0.6Ah                        Detection error 0.6 Ah
테스트 시편 No.3 완전충전용량 10.5AhTest Specimen No.3 Full Charge 10.5Ah
검출오차 0.6Ah                        Detection error 0.6 Ah
테스트 시편 No.4 완전충전용량 10.0AhTest Specimen No.4 Full Charge 10.0Ah
검출오차 0.1Ah                        Detection error 0.1 Ah
테스트 시편 No.5 완전충전용량 18.3AhTest Specimen No.5 Full Charge 18.3Ah
검출오차 2.1Ah                        Detection error 2.1Ah
테스트 시편 No.6 완전충전용량 21.2AhTest Specimen No.6 Full Charge 21.2Ah
검출오차 1.2Ah                        Detection error 1.2 Ah
테스트 시편 No.7 완전충전용량 24.3AhTest Specimen No.7 Full Charge 24.3Ah
검출오차 3.4Ah                        Detection error 3.4 Ah
테스트 시편 No.8 완전충전용량 27.6AhTest Specimen No.8 Full Charge 27.6Ah
검출오차 0.2Ah                        Detection error 0.2 Ah
테스트 시편 No.9 완전충전용량 25.1AhTest Specimen No.9 Full Charge 25.1Ah
검출오차 3.3Ah                        Detection error 3.3 Ah
또한 전압 및 전류 이력(Vi, Ii)가 입력파라미터로서 적용되지만 캘리브레이션 데이터(즉 앞의 개로전압(Vo)과 내부저항(R))은 적용되지 않은 조건에서 비교 테스트가 실행되었다. 앞과 동일한 다른 테스트 조건하에서, 상기 비교 테스트가 실행되고, 테스트 결과는 테이블2와 같이 요약된다.In addition, a comparison test was conducted under conditions where voltage and current histories (Vi, Ii) were applied as input parameters, but not calibration data (ie, open circuit voltage (Vo) and internal resistance (R)). Under the same other test conditions as before, the comparison test is executed and the test results are summarized as shown in Table 2.
(테이블2)(Table 2)
테스트 시편 No.1 완전충전용량 18.2AhTest Specimen No.1 Full Charge 18.2Ah
검출오차 3.9Ah                        Detection error 3.9 Ah
테스트 시편 No.2 완전충전용량 21.8AhTest Specimen No.2 Full Charge 21.8Ah
검출오차 2.8Ah                        Detection error 2.8Ah
테스트 시편 No.3 완전충전용량 10.5AhTest Specimen No.3 Full Charge 10.5Ah
검출오차 5.4Ah                        Detection error 5.4 Ah
테스트 시편 No.4 완전충전용량 10.0AhTest Specimen No.4 Full Charge 10.0Ah
검출오차 5.7Ah                        Detection error 5.7 Ah
테스트 시편 No.5 완전충전용량 18.3AhTest Specimen No.5 Full Charge 18.3Ah
검출오차 4.4Ah                        Detection error 4.4 Ah
테스트 시편 No.6 완전충전용량 21.2AhTest Specimen No.6 Full Charge 21.2Ah
검출오차 3.4Ah                        Detection error 3.4 Ah
테스트 시편 No.7 완전충전용량 24.3AhTest Specimen No.7 Full Charge 24.3Ah
검출오차 1.7Ah                        Detection error 1.7 Ah
테스트 시편 No.8 완전충전용량 27.6AhTest Specimen No.8 Full Charge 27.6Ah
검출오차 2.8Ah                        Detection error 2.8Ah
테스트 시편 No.9 완전충전용량 25.1AhTest Specimen No.9 Full Charge 25.1Ah
검출오차 2.7Ah                        Detection error 2.7 Ah
도39는 테이블1 및 2에서 요약된 앞의 검출오차의 그래프를 나타낸 것이다. 즉 입력데이터의 개수가 10편에서 12편(Vi = 편, Ii = 5편, R = 1편 및 Vo = 1편)으로 약간 증가되지만, 현재 예상되는 각 사용된 배터리의 완전충전용량은 크게 향상된 정확도로 계산될 수 있음을 알 수 있다. 또한 뉴럴네트워크연산을 통해 계산된 완전충전용량(Q)은 제조시 초기에 기억된 초기 완전충전용량에 대한 소정 퍼센트 이하로 되고, 배터리의 유용성이 없고 새로운 배터리로 교체되어야 하는 것을 제안한다.39 shows a graph of the foregoing detection error summarized in Tables 1 and 2. FIG. In other words, the number of input data is slightly increased from 10 to 12 pieces (Vi = piece, Ii = 5 piece, R = 1 piece, and Vo = 1 piece), but the expected full charge capacity of each used battery is greatly improved. It can be seen that it can be calculated with accuracy. In addition, the full charge Q calculated through neural network calculation is less than a predetermined percentage of the initial full charge stored at the time of manufacture, suggesting that the battery is not useful and should be replaced with a new battery.
그런데 개로저압이 완전충전된 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출될 경우, 상기 소정 전력량은 현재의 완전충전전력으로부터 배터리의 최초 완전충전용량의 0 내지 30%의 방전에 대응하는 값으로 설정되는 것이 바람직하다. 상기 소정 전력량은 2 내지 20%의 방전에 대응하는 값으로 설정되는 것이 바람직하 다. 구체적으로 상기 소정 전력량은 3 내지 10%의 방전에 대응하는 값이 보다 바람직하다.However, when the open-low voltage is detected in response to the discharge of the predetermined amount of power from the fully charged battery, the predetermined amount of power is set to a value corresponding to 0 to 30% of the discharge of the initial full charge amount of the battery from the current fully charged power. It is preferable. Preferably, the predetermined amount of power is set to a value corresponding to 2 to 20% of discharge. Specifically, the predetermined amount of power is more preferably a value corresponding to 3 to 10% of the discharge.
제4실시예에서, 상기 입력파라미터는 최소 전압 이력 데이터, 전류 이력 데이터, 소정 방전량에 응답하는 개로전압, 및 소정 방전량에 응답하는 내부저항을 포함한다. 물론 배터리상태를 나타내는 다른 파라미터가 입력파라미터에 포함될 수 있다. 그러나 실제 이용 면에서, 뉴럴네트워크에 대한 연산량에서의 과도한 증가를 방지하는 것은 중요한 사안이다. 그러므로 앞의 최소의 입력파라미터에 다른 파라미터를 부가하는 것은 연산량이 그의 50% 범위내로 증가하도록 하는 것으로 그 확대는 제한된다.In a fourth embodiment, the input parameter includes minimum voltage history data, current history data, an open circuit voltage in response to a predetermined discharge amount, and an internal resistance in response to the predetermined discharge amount. Of course, other parameters indicating battery status may be included in the input parameters. However, in terms of practical use, it is important to prevent excessive increase in the amount of computation for the neural network. Therefore, adding another parameter to the previous minimum input parameter allows the amount of computation to increase within its 50% range and its expansion is limited.
(제6실시예)(Example 6)
도40 내지 도49를 참조하여 본 발명의 차량용 배터리시스템에 따른 제6실시예를 설명한다.40 to 49, a sixth embodiment of a vehicle battery system according to the present invention will be described.
본 실시예에 따른 차량용 배터리시스템은 결합계수가 입력파라미터에 좌우되는 그룹(group) 단위로 리스트화되는 복수의 메모리테이블(즉 매트릭스)을 이용하여 실행되는 뉴럴네트워크연산을 특징으로 한다.The vehicle battery system according to the present embodiment is characterized by a neural network operation performed using a plurality of memory tables (that is, matrices) in which coupling coefficients are listed in group units depending on input parameters.
도40에 나타낸 바와 같이, 차량용 배터리시스템은 버퍼(38) 및 뉴럴네트워크 연산장치(57)를 갖는 배터리상태 검출장치(55)를 제공한다. 이 회로에서, 전술한 여러 실시예에서 제안된 보정신호 발생장치는 포함하지 않는다. 이러한 배터리상태 검출장치(55)는 예를 들면 전술한 바와 같이 기능적으로 구현되며, 이에 한정되지 않는다.As shown in Fig. 40, the vehicle battery system provides a battery state detection device 55 having a buffer 38 and a neural network computing device 57. In this circuit, the correction signal generator proposed in the above-described embodiments is not included. The battery state detecting device 55 is functionally implemented as described above, for example, but is not limited thereto.
전술한 방법과 동일 방법을 이용하여, 버퍼(38)는 전압(V) 및 전류(I) 쌍을 샘플링하고, 입력파라미터로서 뉴럴네트워크 연산장치(57)로 모두 제공되는 전압 이력 데이터(Vi)와 전류 이력 데이터(Ii) 뿐만 아니라 개로전압(Vo)을 생성하도록 샘플링된 데이터를 이용한다. 또한 상기 전압 이력 데이터(Vi)와 전류 이력 데이터(Ii)는 앞서 설명한 바와 같이 평균전압(Va)과 평균전류(Ia) 쌍으로 대체될 수 있다. 또한 상기 개로전압(Vo) 대신에 배터리(1)의 내부저항(R)이 입력파라미터의 일부로서 이용될 수 있다. 상기 개로전압(Vo)과 내부저항(R)은 전술한 바와 같은 동일 방식으로 얻을 수 있다.Using the same method as described above, the buffer 38 samples the voltage (V) and current (I) pairs, and the voltage history data Vi, which is provided to both the neural network computing device 57 as an input parameter. The sampled data is used to generate the open-circuit voltage Vo as well as the current history data Ii. In addition, the voltage history data Vi and the current history data Ii may be replaced with a pair of the average voltage Va and the average current Ia as described above. In addition, the internal resistance R of the battery 1 may be used as part of the input parameter instead of the open circuit voltage Vo. The open circuit voltage Vo and the internal resistance R may be obtained in the same manner as described above.
상기 뉴널네트워크 연산장치(57)는 배터리(1)가 완전충전상태인지 여부를 결정하도록 실행되고, 뉴럴네트워크연산은 결합계수에 대하여 복수의 메모리테이블을 이용한다. 상기 완전충전상태에 대한 결정은 전술한 제1실시예와 동일하다(도3 참조). 상기 배터리(1)가 완전충전상태일 때 검출되는 개로전압은 전술한 바와 같이 Vofull로 나타낸다.The Null Network calculation unit 57 is executed to determine whether or not the battery 1 is in a fully charged state, and the neural network operation uses a plurality of memory tables for the coupling coefficients. The determination of the fully charged state is the same as that of the first embodiment described above (see Fig. 3). The open circuit voltage detected when the battery 1 is in a fully charged state is represented by Vo full as described above.
상기 뉴럴네트워크 연산장치(57)에 의하여 완전충전상태에서 개로전압의 값Vofull을 포함하는 범위의 입력파라미터에 기초하여 학습이 미리 이루어지고, 결합계수 메모리테이블이 상기 연산장치(57)에 설치된 또는 외부적으로 연결되는 메모리(M)로부터 선택된다. 도41에 나타낸 바와 같이, 메모리는 개로전압Vofull 값에 의하여 좌우되어 결정되는, 즉 그 개로전압의 크기에 의하여 좌우되어 결정되는 매 전압범위A(내지 C)에 대하여 결합계수가 기록되는 복수의 결합계수 메모리테이블(T1 - T3)을 저장한다. 상기 결합계수 메모리테이블(T1 - T3)은 사전에 일대일 대응하는 각 전압 범위에 대하여 설정된다.The neural network computing device 57 learns in advance based on an input parameter in a range including a value Vo full in the fully charged state, and a coupling coefficient memory table is installed in the computing device 57 or It is selected from an externally connected memory M. As shown in Fig. 41, the memory has a plurality of coupling coefficients recorded for each voltage range A (C) determined by the open-circuit voltage Vo full value, that is, determined by the magnitude of the open-circuit voltage. Coupling coefficient memory tables T1 to T3 are stored. The coupling coefficient memory tables T1 to T3 are set for each voltage range corresponding to one-to-one in advance.
상기 각 메모리 테이블 TiDP 저장된 결합계수는 어떠한 전압 범위 내의 존재하는 개로전압Vofull을 갖는 학습 배터리로부터 얻어진 입력파라미터를 기초로 하여 연산된 결합계수이다. 완전충전상태가 이제부터 구현되는 것으로 결정될 경우, 상기 뉴럴네트워크연산은 메모리 테이블에서의 결합계수를 갱신하지 않고 이루어진다.Each of the memory tables TiDP stored coupling coefficients is a coupling coefficient calculated based on an input parameter obtained from a learning battery having an open voltage Vo full within a certain voltage range. When it is determined that the full charge state is to be implemented from now on, the neural network operation is performed without updating the coupling coefficient in the memory table.
도42는 입력층(201), 중간층(202) 및 출력층(203)을 갖는 뉴럴네트워크 연산장치(57)의 구성을 기능적으로 나타낸 도면으로, 이들 층의 셀은 앞서 설명한 바와 같은 유사한 방식으로 서로 상호 연결된다. 그러므로 상기 뉴럴네트워크 연산장치(57)는 제1실시예에서 설명한 바와 같이 입력층(201)의 입력셀에 주어진 전류 이력 데이터(Ii, Ii-1, ..., Ii-m), 전압 이력 데이터(Vi, Vi-1, ..., Vi-m), 및 개로전압(Vo)과 오차함수를 최소화하도록 갱신되는 결합계수(Wjk 및 Wk)의 입력파라미터를 이용하여 지정 방식의 뉴럴네트워크연산 실행할 수 있다. 상기 연산은 출력층(203)이 출력파라미터로서 예를 들면 SOC를 출력하도록 실행된다.Fig. 42 is a functional diagram showing the configuration of a neural network computing device 57 having an input layer 201, an intermediate layer 202, and an output layer 203, wherein the cells of these layers are mutually similar in a similar manner as described above. Connected. Therefore, as described in the first embodiment, the neural network computing device 57 includes current history data Ii, Ii-1, ..., Ii-m and voltage history data given to the input cell of the input layer 201. Execute neural network calculation of specified method using input parameters of (Vi, Vi-1, ..., Vi-m) and coupling coefficients (Wjk and Wk) updated to minimize open-circuit voltage (Vo) and error function Can be. The operation is executed such that the output layer 203 outputs, for example, SOC as an output parameter.
본 실시예에 따른 뉴럴네트워크연산은 버퍼(38)와 뉴럴네트워크 연산장치(57)에 의하여 상호 실행되는 도43과 관련하여 이루어진다.The neural network operation according to the present embodiment is performed in relation to Fig. 43 which is mutually executed by the buffer 38 and the neural network computing device 57.
먼저 차량이 주행을 시작할 경우, 전압 및 전류 이력 데이터(Vi 및 Ii)를 구성하는 전압(V)과 전류(I) 쌍은 버퍼(38)로 입력되고, 개로전압(Vo)은 버퍼(38)에 서 연산되며, 이들 데이터는 입력파라미터로서 뉴럴네트워크 연산장치(57)로 입력된다(단계 S61 내지 S63).First, when the vehicle starts to drive, a pair of voltages V and currents I constituting voltage and current history data Vi and Ii is input to the buffer 38, and the open circuit voltage Vo is buffered 38. And the data are input to the neural network computing device 57 as input parameters (steps S61 to S63).
상기 연산장치(57)에서, 배터리(1)가 완전충전상태인지 여부를 결정한다(단계 S64). 상기 배터리(1)가 완전충전된 것으로 결정될 경우, 개로전압Vofull 값에 의하여 좌우되는 결합계수 메모리 테이블(Ti)을 선택하도록 개로전압Vofull이 연산된다(단계 S65, 도41 참조). 즉 개로전압Vofull의 연산값이 전압범위 A 내지 C로 떨어졌는지 결정한 다음, 연산된 전압값에 대응하는 결합계수 메모리 테이블(Ti)이 자동적으로 지정된다. 그러므로 지정된 결합계수 메모리 테이블(Ti)에 저장된 결합계수가 읽혀진다.In the calculating device 57, it is determined whether the battery 1 is in a fully charged state (step S64). When it is determined that the battery 1 is fully charged, the open circuit voltage Vo full The open-circuit voltage Vo full is calculated to select the coupling coefficient memory table Ti that depends on the value (step S65, see Fig. 41). That is, after determining whether the operation value of the open-circuit voltage Vo full has fallen to the voltage range A to C, the coupling coefficient memory table Ti corresponding to the calculated voltage value is automatically designated. Therefore, the coupling coefficients stored in the specified coupling coefficient memory table Ti are read.
그런 다음 상기 뉴럴네트워크 연산장치(57)는 배터리의 충전율을 나타내는 SOC(충전상태)를 추정하도록 읽어들인 결합계수에서 뉴럴네트워크연산을 실행한다. 이후 결과적인 SOC의 데이터는 출력파라미터로서 뉴럴네트워크 연산장치(57)로부터 예를 들면 발전기 제어유닛(6)으로 출력된다.The neural network computing device 57 then performs neural network operation on the read coupling coefficient to estimate the SOC (charge state) indicating the battery's charge rate. The resulting SOC data is then output from the neural network computing device 57 to the generator control unit 6 as an output parameter.
앞에 나타낸 처리과정의 변형으로서, 내부저항 또는 어떤 다른 전기량이 뉴럴네트워크연산에서 이용되는 일군의 입력파라미터에 부가될 수 있다. 이 경우 상기 내부저항(R) 또는 다른 전기량은 개로전압(Vo)과 함께 단계 S63에서 연산될 수 있다.As a variant of the process shown earlier, an internal resistance or some other electric charge can be added to the group of input parameters used in the neural network operation. In this case, the internal resistance R or the other electric quantity may be calculated in step S63 together with the open circuit voltage Vo.
또 다른 변형으로서 상기 SOC 대신에 배터리의 잔존용량을 나타내는 SOH(건전상태)가 적용될 수 있다.As another variant, instead of the SOC, SOH (healthy state) representing the remaining capacity of the battery may be applied.
따라서 개로전압Vofull의 분할 전압범위 A 내지 C에 의하여 좌우되는 복수의 충전/방전 패턴은 데이터 요구발송(shipping) 전에 앞의 뉴럴네트워크연산에서 학습처리를 통해 얻을 수 있다. 그러므로 그의 제조과정에서 발생되는 각 차량용 배터리의 성능에서의 부적절한 변동은 실세 주행 차량에서 정확하게 추정될 수 있다.Therefore, a plurality of charge / discharge patterns depending on the divided voltage ranges A to C of the open-circuit voltage Vo full may be obtained through a learning process in the neural network operation before the data request shipping. Therefore, the improper variation in the performance of each vehicle battery generated in the manufacturing process can be accurately estimated in the actual driving vehicle.
(테스트 결과)(Test results)
용량 및 성능저하 정도가 서로 다른 테스트될 15개의 배터리(차량용 리드 배터리)가 준비되고, 완전충전상태에서 개로전압Vofull 값(크기)에 따라 세 그룹의 배터리로 분류하였다. 제1 배터리그룹은 개로전압Vofull이 12.1V 초과 12.4V 미만인 5개의 배터리로 구성되고, 제2 배터리그룹은 개로전압Vofull이 12.4V 초과 12.8V 미만인 5개의 배터리로 구성되며, 제3 배터리그룹은 개로전압Vofull이 12.8V 초과 13.2V 미만인 5개의 배터리로 구성된다.15 batteries (vehicle lead batteries) to be tested with different capacity and degree of degradation are prepared, and the open-circuit voltage Vo full at full charge According to the value (size) it was classified into three groups of batteries. The first battery group are the open-circuit voltage Vo full is composed of five batteries less than 12.1V 12.4V, the second battery group are the open-circuit voltage Vo full and is composed of five batteries less than 12.4V 12.8V, the third battery group Consists of five batteries whose open-circuit voltage Vo full is above 12.8V and below 13.2V.
상기 각 배터리는 동일 차량에 교대로 장착되고, 10.15 주행모드에서 전류(I) 및 단자전압(V)의 측정이 이루어진다. 그런 다음 측정을 이용하여 개로전압(Vo)이 연산된다. 이후 SOC는 전술한 뉴럴네트워크연산을 통해 연산되고, 결합계수 메모리 테이블이 그룹별로 생성되어 3개의 결합계수 메모리 테이블이 얻어지며, 뉴럴네트워크연산을 위한 결합계수가 그룹별로 기록된다.Each battery is alternately mounted in the same vehicle and the current I and the terminal voltage V are measured in the 10.15 travel mode. The open circuit voltage (Vo) is then calculated using the measurement. Thereafter, the SOC is calculated through the neural network operation described above, and a joint coefficient memory table is generated for each group to obtain three joint coefficient memory tables, and a joint coefficient for neural network operation is recorded for each group.
다음으로 3개의 결합계수 메모리 테이블을 가지며, 충전/방전 패턴을 학습한 뉴널네트워크 연산장치를 이용하여, SOC의 값을 간출하도록 다른 성능저하된 배터 리들이 적용되고, 전류적분방식에서 연산된 결과적인 SOC 값과 SOC 참값 간의 비교가 이루어진다. 상기 테스트 결과를 도44 내지 도46에 나타내었다.Next, we have three coupling coefficient memory tables, and other degraded batteries are applied to extract SOC values using the Null Network computational unit that learns the charge / discharge pattern. A comparison is made between the SOC value and the SOC true value. The test results are shown in FIGS. 44 to 46.
도44는 개로전압Vofull이 12.25V인 배터리로부터 얻어진 SOC의 연산된(측정된) 결과를 나타낸 그래프이고, 상기 결과는 제1배터리 그룹에 의하여 주어진 충전/방전 패턴을 학습한 결합계수를 갖는 제1결합계수 메모리 테이블의 이용으로 연산된다. 도45는 개로전압Vofull이 12.6V인 배터리로부터 얻어진 SOC의 연산된(측정된) 결과를 나타낸 그래프이고, 상기 결과는 제2배터리 그룹에 의하여 주어진 충전/방전 패턴을 학습한 결합계수를 갖는 제2결합계수 메모리 테이블의 이용으로 연산된다. 도46은 개로전압Vofull이 12.9V인 배터리로부터 얻어진 SOC의 연산된(측정된) 결과를 나타낸 그래프이고, 상기 결과는 제3배터리 그룹에 의하여 주어진 충전/방전 패턴을 학습한 결합계수를 갖는 제3결합계수 메모리 테이블의 이용으로 연산된다.Fig. 44 is a graph showing the calculated (measured) results of SOC obtained from a battery having an open circuit voltage Vo full of 12.25V, wherein the result has a coupling coefficient that learns the charge / discharge pattern given by the first battery group. It is computed using the one-coupling coefficient memory table. Fig. 45 is a graph showing the calculated (measured) results of the SOC obtained from the battery having the open circuit voltage Vo full of 12.6 V, wherein the result has a coupling coefficient obtained by learning the charge / discharge pattern given by the second battery group. Calculated by use of a two-coupling coefficient memory table Fig. 46 is a graph showing the calculated (measured) result of SOC obtained from a battery having an open circuit voltage Vo full of 12.9 V, which is a graph having a coupling coefficient for learning a charge / discharge pattern given by a third battery group. Calculated by the use of a three-coupling memory table
비교 테스트 또한 실행된다. 앞의 15개의 배터리(차량용 리드 배터리)는 동일 차량에 교대로 장착되고, 전류데이터(I) 및 단자전압 데이터(V) 모두 측정되며, 차량의 10.15모드에서의 주행동안에 개로전압(Vo)이 연산된다. 상기 측정된 값 및 연산된 값은 앞의 뉴럴네트워크연산에 적용된다. 그런 다음 앞의 뉴럴네트워크연산을 통해 SOC가 연산되고, 하나의 결합계수 메모리 테이블이 생성된다. 결합계수 메모리 테이블을 가지며 충전/방전 패턴을 학습한 뉴럴네트워크 연산장치를 이용함으로써, 다른 사용된 배터리가 SOC 값을 연산하도록 적용되고, 전류적분방식에서 연산된 결과적인 SOC값과 SOC 참값 간의 비교가 이루어진다. 개로전압Vofull이 12.25V, 12.6V 및 12.9V인 배터리의 연산된 결과가 각각 제공되는 결과는 도47 내지 도49에 나타내었다.Comparison tests are also run. The preceding 15 batteries (vehicle lead batteries) are alternately mounted in the same vehicle, both current data (I) and terminal voltage data (V) are measured, and the open circuit voltage (Vo) is calculated during driving in the vehicle's 10.15 mode. do. The measured value and the calculated value are applied to the neural network operation. Then, the SOC is computed through the neural network operation, and one joining coefficient memory table is generated. By using a neural network computing unit having a coupling coefficient memory table and learning the charge / discharge pattern, another used battery is applied to calculate the SOC value, and the comparison between the resulting SOC value and the true SOC value calculated in the current integration method Is done. The calculated results of the batteries having the open-circuit voltage Vo full of 12.25V, 12.6V and 12.9V are provided respectively in FIGS. 47 to 49.
앞의 테스트 결과는 개로전압Vofull의 크기에 의하여 좌우되어 그룹지어지는 복수의 결합계수 테이블에 기인하며, SOC의 연산 정확도는 대폭 향상될 수 있음을 알 수 있다.The previous test result is due to a plurality of coupling coefficient tables grouped depending on the size of the open-circuit voltage Vo full , and it can be seen that the calculation accuracy of the SOC can be greatly improved.
변형예로서, 개로전압Vofull 대신에, 완전충전된 배터리로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 개로전압(Vo)을 이용할 수 있다. 이 경우, 개로전압(Vo)의 크기에 좌우되어 복수개의 결합계수 메모리 테이블은 전술한 바와 유사하게 설정된다. 배터리의 내부저항(R)은 전압Vofull 대신에 단독으로 이용될 수 있다. 상기 개로전압(Vo) 및 내부저항(R)의 조합이 전압Vofull를 대신하여 이용될 수 있다.As a variant, the open-circuit voltage Vo full Instead, the open-circuit voltage Vo detected in response to the discharge of the predetermined amount of power from the fully charged battery can be used. In this case, the plurality of coupling coefficient memory tables are set similarly to the above, depending on the magnitude of the open-circuit voltage Vo. The internal resistance (R) of the battery is the voltage Vo full Instead it may be used alone. The combination of the open circuit voltage Vo and the internal resistance R may be used in place of the voltage Vo full .
또한 개로전압Vofull을 설정하는 방법에 관한 변형 예를 제공한다. 앞의 실시예에서는 개로전압Vofull 및/또는 내부저항(R)의 극성 영향에 대한 고려는 없었다. 그 대신 상기 개로전압Vofull 및/또는 내부저항(R)은 그의 값이 극성전압의 영향을 고려하여 감소하는 것으로 결정될 수 있다. 결과적인 개로전압Vofull 및/또는 내부저항(R)은 기억테이블에 결합계수를 각각 할당하기 위하여 유용하다.It also provides a variation on how to set the open-circuit voltage Vo full . In the previous embodiment, there was no consideration of the polarity influence of the open-circuit voltage Vo full and / or the internal resistance (R). Instead, the open-circuit voltage Vo full and / or the internal resistance R may be determined to decrease in consideration of the influence of the polarity voltage. The resulting open-circuit voltage Vo full and / or internal resistance R is useful for assigning the coupling coefficients to the memory table respectively.
다른 변형예로서, 전술한 전압(V), 개로전압(Vo) 및 내부저항(R)은 배터리가 완전충전일 때 얻어진 값에 관련한 비율로 대신할 수 있다. 또한 다른 배터리들이 보다 최적의 형태로 상호 비교되기 때문에 효과적이고, 이에 따라 뉴럴네트워크 학 습에서의 배터리용량 및 배터리 충전상태의 연산의 불규칙성을 완화한다.As another variant, the above-described voltage V, the open circuit voltage Vo and the internal resistance R may be substituted in proportion to the value obtained when the battery is fully charged. It is also effective because different batteries are compared to each other in a more optimal fashion, thus alleviating irregularities in computation of battery capacity and battery charge in neural network learning.
(제7실시예)(Example 7)
도50 내지 도68을 참조하여, 본 발명의 차량용 배터리시스템에 따른 제7실시예를 설명한다.50 to 68, a seventh embodiment of a vehicular battery system of the present invention will be described.
본 발명에 따른 차량용 배터리시스템은 연산부하가 증가하는 것을 방지하고, 회로사이즈가 증대되는 것을 방지하며, 차량용 배터리의 충전상태를 나타내는 하나 이사의 출력파라미터를 정확하게 검출할 수 있는 것에 특징이 있다.The vehicle battery system according to the present invention is characterized in that it is possible to prevent an increase in computational load, to prevent an increase in circuit size, and to accurately detect output parameters of one move indicating the state of charge of the vehicle battery.
도50에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 차량용 배터리는 버퍼(48) 및 뉴럴네트워크 연산장치(67)는 포함하지만 제1 내지 제3실시예에서 채용된 보정신호 발생장치는 포함하지 않는 배터리상태 검출장치(65)를 제공한다. 상기 배터리상태 검출장치(65)는 예를 들면 마이크로컴퓨터, 메모리 및 다른 필요구성부품을 갖는 컴퓨터 시스템에 의하여 가능적으로 구현될 수 있다.As shown in Fig. 50, the vehicle battery according to the present invention includes a buffer 48 and a neural network computing device 67, but does not include a correction signal generator employed in the first to third embodiments. An apparatus 65 is provided. The battery state detection device 65 may possibly be implemented by, for example, a computer system having a microcomputer, a memory and other necessary components.
상기 버퍼(48)는 다음의 다양한 방식의 처리과정을 실행하도록 구성된다.The buffer 48 is configured to execute the following various types of processing.
먼저 전술한 바와 유사하게, 상기 버퍼(48)는 전압(V) 및 전류(I) 쌍을 동시에 샘플링하고 샘플링된 데이터를 기억하도록 배터리(1)의 전압(단자전압)(V) 데이터와 전류센서(4)로부터 전류(I) 데이터를 실시간 일정간격으로 읽어들인다. 또한 상기 버퍼(48)는 이들 각 쌍의 전압(V) 및 전류(I)를 이용하여 평균전압(Va), 평균전류(Ia), 개로전압(Vo), 내부저항(R), 및 방전가능한 전류량을 나타내는 보정함수값f(Vo, R)을 포함하는 기능값 형태를 지정한다.First, similarly to the foregoing, the buffer 48 samples the voltage (V) and current (I) pairs simultaneously and stores the voltage (terminal voltage) (V) data and current sensor of the battery 1 to store the sampled data. The current (I) data is read from the real-time constant interval from (4). In addition, the buffer 48 is capable of discharging the average voltage Va, the average current Ia, the open-circuit voltage Vo, the internal resistance R, and the discharge using these pairs of voltages V and currents I. Specifies a function value form that includes a correction function value f (Vo, R) representing the amount of current.
상기 평균전압(Vo)은 연산시간의 최종 간격에 걸친 배터리(1)의 전압(V)의 평균이고, 평균전류(Ia)는 연산시간의 최종 간격 동안 검출되는 배터리(1)에서 및 배터리(1)로부터의 충전 및 방전된 전류(I)의 평균이다. 이들 값(Va, Ia)은 전압(V)과 전류(I)의 데이터를 각각 공급하는 저역통과필터의 출력으로 될 수 있다.The average voltage Vo is an average of the voltage V of the battery 1 over the final interval of the calculation time, and the average current Ia is measured in the battery 1 and the battery 1 detected during the final interval of the calculation time. Is the average of the charged and discharged currents I). These values Va and Ia may be outputs of the low pass filter which respectively supply data of voltage V and current I.
상기 개로전압(Vo)과 내부저항(R)은 상기 평균전압(Va)과 평균전류(Ia)가 2차원적으로 맵핑된(도51 참조) 2차원 맵을 이용하여 연산된다. 각 쌍의 평균전압(Va)과 평균전류(Ia)는 선형근사식(LN)을 계산하도록 최소제곱법에서 연산된다. 사기 근사식(LN)의 y절편 및 기울기는 배터리의 개로전압(Vo)과 내부저항(R)을 나타낸다. 그러므로 상기 선형근사식(L)에 기초하여 개로전압(Vo)과 내부저항(R)을 나타내는 데이터는 평균전압(Va)과 평균전류(Ia) 쌍이 입력될 때 매시간마다 연산된다.The open circuit voltage Vo and the internal resistance R are calculated using a two-dimensional map in which the average voltage Va and the average current Ia are two-dimensionally mapped (see FIG. 51). The average voltage Va and the average current Ia of each pair are calculated by the least square method to calculate the linear approximation equation LN. The y-intercept and slope of the fraud approximation (LN) represent the open circuit voltage (Vo) and internal resistance (R) of the battery. Therefore, based on the linear approximation (L), the data representing the open circuit voltage (Vo) and the internal resistance (R) is calculated every hour when the average voltage (Va) and the average current (Ia) pair is input.
또한 상기 버퍼(48)는 f(V o , R) = Vo·Vo/R = Pm의 식을 연산함으로써 보정함수값f(Vo, R)을 얻는다. 그러므로 상기 값 Pm은 현재 배터리(1)의 방전가능한 전력량에 대한 포지티브 관계를 갖는 함수로 표현되는 전력을 나타낸다.Further, the buffer 48 obtains a correction function value f (Vo, R) by calculating the expression f (V o, R) = Vo · Vo / R = Pm. Therefore, the value Pm represents power expressed as a function having a positive relationship with the amount of dischargeable power of the current battery 1.
또한 상기 버퍼(48)는 평균전압(Va)의 "완전충전율", 개로전압(Vo), 내부저항(R), 및 보정함수값f(Vo, R)을 각각 연산한다. 상기 "완전충전율"은 각각 물리양으로 제공되고, 배터리(1)의 완전충전상태에서 얻어진 값에 대하여 각 물리량의 현재값의 비율로서 정의된다. 이러한 완전충전율은 배터리 성능저하 정도에 높은 보정을 가지며, 이에 따라 성능저하로 인한 각 배터리의 충전상태를 보정(측정)하기 위한 입력파라미터로 적절하다.The buffer 48 also calculates the "full charge rate" of the average voltage Va, the open circuit voltage Vo, the internal resistance R, and the correction function values f (Vo, R), respectively. The "full charge rate" is provided as a physical quantity, respectively, and is defined as the ratio of the present value of each physical quantity to the value obtained in the fully charged state of the battery 1. This full charge rate has a high correction to the degree of deterioration of the battery, and thus is suitable as an input parameter for correcting (measuring) the state of charge of each battery due to the deterioration.
실질적으로 배터리(1)의 완전충전상태가 검출되는 최종 시점에서, 상기 버퍼 (48)는 최종 완전충전상태에서 추정될 평균전압(Va)을 나타내는 완전충전 평균전압(Vaf), 최종 완전충전상태에서 추정될 개로전압(Vo)을 나타내는 완전충전 개로전압(Vof), 완전충전상태에서 추정될 내부저항(R)을 나타내는 완전충전 내부저항(Rf), 및 완전충전상태에서 추정될 보정함수값f(Vo, R)을 나타내는 완전충전 보정함수값f(Vof, Rf)을 연산하고 기억한다. 그런 다음, 이들 물리량 값을 메모리로부터 읽어내어 각각 현재 연산된 현재값과 비교한다. 즉 Va/Vaf, Vo/Vof, R/Rf, 및 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)의 비율은 뉴럴네트워크 연산장치(67)에 대한 입력파라미터의 일부로서 추정된다. 그러므로 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)의 비율은 전력비이다.Substantially at the final point of time when the fully charged state of the battery 1 is detected, the buffer 48 is at full charge average voltage Vaf representing the average voltage Va to be estimated at the final full charge state, at the final full charge state. The fully charged open circuit voltage Vof representing the estimated open circuit voltage Vo, the fully charged internal resistance Rf representing the internal resistance R to be estimated in the fully charged state, and the correction function value f (to be estimated in the fully charged state). The full charge correction function value f (Vof, Rf) representing Vo and R is calculated and stored. Then, these physical quantity values are read from the memory and compared with each of the currently calculated current values. That is, the ratios of Va / Vaf, Vo / Vof, R / Rf, and (Vo Vo / R) / (Vof · Vof / Rf) are estimated as part of the input parameters for the neural network computing device 67. Therefore, the ratio of (VoVo / R) / (VofVof / Rf) is the power ratio.
상기 완전충전 평균전압(Vaf), 완전충전 개로전압(Vof), 완전충전 내부저항(Rf), 및 완전충전 보정함수값f(Vof, Rf)의 연산은 배터리(1)가 현재 완전충전상태인지 여부에 대한 결정을 포함한다. 이러한 결정은 제1시시예(도3 참조)에 설명한 것과 유사하게 실행된다. 즉 도3의 전압(V) 및 전류(I)는 평균전압(Va) 및 평균전류(Ia)로 읽을 수 있다. 그러므로 평균전압(Va) 및 평균전류(Ia) 쌍은 그 각 쌍에 의하여 열겨된 좌표점이 2차원 맵에서 완전충전상태를 나타내는 소정 영역에 위치되는 결정에 적용된다. 이러한 결정조건이 충족될 때 계산되는 상기 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R), 및 보정함수값f(Vo, R) = Vof·Vof/Rf는 완전충전 평균전압(Vaf), 완전충전 개로전압(Vof), 완전충전 내부저항(Rf), 및 완전충전 보정함수값f(Vof, Rf)에서 나타난다.The calculation of the full charge average voltage Vaf, the full charge open circuit voltage Vof, the full charge internal resistance Rf, and the full charge correction function values fof and Rf indicate whether the battery 1 is currently in a fully charged state. Include a decision about whether or not. This determination is performed similarly to that described in the first embodiment (see FIG. 3). That is, the voltage V and the current I of FIG. 3 can be read as the average voltage Va and the average current Ia. Therefore, the average voltage Va and the average current Ia pair are applied to the determination that the coordinate points opened by each pair are located in a predetermined region indicating a fully charged state in the two-dimensional map. The average voltage Va, the open-circuit voltage Vo, the internal resistance R, and the correction function values f (Vo, R) = VofVof / Rf calculated when these determination conditions are satisfied are the full charge average voltages ( Vaf), the full charge open circuit voltage Vof, the full charge internal resistance Rf, and the full charge correction function value f (Vof, Rf).
이들 완전충전 관련 물리량은 메모리에 기억되고, 완전충전결정이 이루어질 때마다 갱신된다.These full charge related physical quantities are stored in the memory and updated each time a full charge decision is made.
도52는 배터리상태 검출장치(65(즉, 버퍼(48)와 연산장치(57))에 의하여 실행되는 처리과정을 나타낸 것이다. 상기 배터리충전 검출장치(65)는 전술한 바와 같이 필요한 처리를 위하여 전압(V) 및 전류(I) 데이터를 읽어들이고(단계 S71), 그런 다음 전술한 바와 같이 배터리(1)가 완전충전상태인지 여부를 결정한다(단계 S72). 이 결정이 긍정일 경우(단계 S72에서 예를 경우), 완전충전 개로전압(Vof), 완전충전 내부저항(Rf), 및 완전충전 보정함수값f(Vof, Rf) = Vof·Vof/Rf는 전술한 바와 같이 연산되고 갱신된다(단계 S73), 그런 다음 검출장치(65)에서의 처리과정은 단계 S74로 진행되는데, S74 단계는 사전 연산으로서, r1 = Va/Vaf, r2 = Vo/Vof, r3 = R/Rf, 및 r4 = (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)과 평균전류(Ia)는 5개의 입력파라미터로서 뉴럴네트워크 연산장치(67)로 제공되어, 이들 입력파라미터에 응답하여, 상기 뉴럴네트워크 연산장치(67)는 배터리(1)의 충전율[%]을 나타내는 SOC과 관련한 출력파라미터를 위하여 소정의 뉴럴네트워크연산을 실행한다(단계 S75). 이와 같이 연산된(즉 계산된) SOC는 발전기 제어유닛(6)으로 출력된다(단계 S76).Fig. 52 shows a process performed by the battery state detection device 65 (i.e., buffer 48 and arithmetic unit 57.) The battery charge detection device 65 is provided for the necessary processing as described above. The voltage V and current I data are read (step S71), and then, as described above, it is determined whether or not the battery 1 is in a fully charged state (step S72). For example in S72), the full charge open circuit voltage Vof, the full charge internal resistance Rf, and the full charge correction function value f (Vof, Rf) = VofVof / Rf are calculated and updated as described above. (Step S73), then the processing in the detection device 65 proceeds to step S74, where step S74 is a pre-calculation, where r1 = Va / Vaf, r2 = Vo / Vof, r3 = R / Rf, and r4. (VoVo / R) / (VofVof / Rf) and the average current Ia are provided to the neural network computing unit 67 as five input parameters, and these input parameters In response, the neural network computing unit 67 performs a predetermined neural network operation for the output parameter associated with the SOC indicating the charge rate [%] of the battery 1 (step S75). The calculated SOC is output to the generator control unit 6 (step S76).
또한 적절히 선택되는 어떠한 다른 파라미터가 입력파라미터에 부가될 수 있다.In addition, any other parameter appropriately selected may be added to the input parameter.
상기 뉴럴네트워크 연산장치(67)의 동작은 지금까지 설명한 연산장치의 동작과 동일하다. 즉 도53에 나타낸 바와 같이 연산장치(67)는 r1 = Va/Vaf, r2 = Vo/Vof, r3 = R/Rf, 및 r4 = (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)의 완전충전 관련 비율 및/또는 평균전류(Ia)로 구성된 입력파라미터를 제공받기 위한 입력셀을 구비한 입력층(201), 연산을 위한 중간층(202), 그로부터 출력파라미터로서 SOC가 제공되는 출 력층(203)을 기능적으로 제공한다. 상기 비율 r4는 완전충전과 관련한 전력비율이다.The operation of the neural network computing device 67 is the same as that of the computing device described above. That is, as shown in Fig. 53, the arithmetic unit 67 is configured such that r1 = Va / Vaf, r2 = Vo / Vof, r3 = R / Rf, and r4 = (VoVo / R) / (VofVof / Rf). An input layer 201 having an input cell for receiving an input parameter composed of a full charge-related ratio and / or average current Ia, an intermediate layer 202 for calculation, and an output layer from which an SOC is provided as an output parameter. 203) functionally provided. The ratio r4 is the power ratio with respect to full charge.
변형예로서, 상기 출력파라미터는 잔존용량, 즉 방전가능한 현재용량을 나타내는 SOH로 이루어질 수 잇다.As a variant, the output parameter may consist of SOH representing the remaining capacity, that is, the current capacity that can be discharged.
따라서 상기 뉴럴네트워크 연산장치(67)는 도6과 관련하여 설명한 바와 같이 차량용 배터리시스템의 탑재 이전에 여러 전형적 방식의 방전/충전 패턴을 학습할 수 있도록 할 수 있다. 그 결과 각 차량용 배터리의 제조의 변화와 관계없이, 배터리는 차량 주행 동안에 뉴럴네트워크연산을 통해 정확하게 평가될 수 있다.Accordingly, the neural network computing device 67 may learn various typical discharge / charge patterns before the vehicle battery system is mounted as described with reference to FIG. 6. As a result, the battery can be accurately evaluated through neural network calculations during vehicle driving, regardless of changes in the manufacture of each vehicle battery.
(테스트 결과)(Test results)
앞의 실시예들과 유사하게, 본 실시예에 따른 구성에 의하여 부여된 작용효과를 확인하기 위한 테스트가 실행되었다.Similar to the previous embodiments, a test was conducted to confirm the effect of the effect imposed by the configuration according to the present embodiment.
용량 및 성능저하 정도가 서로 다른 5개의 배터리 A 내지 E를 준비한다(도54 참조). 이들 배터리 A 내지 E는 10.15모드 주행 동안에 전류 및 단자전압의 측정, 뉴럴네트워크 연산에 대하여 앞의 5개의 입력파라미터의 연산, 및 SOC의 참값으로서 제공된 목표출력을 갖는 학습(전류적분값으로서 연산됨)에 적용된다.Five batteries A to E having different capacities and deterioration degrees are prepared (see Fig. 54). These batteries A through E measure the current and terminal voltage during 10.15 mode driving, the calculation of the previous five input parameters for neural network calculations, and the learning with the target output provided as the true value of SOC (calculated as current integral). Applies to
그런 다음 상기 학습이 완료된 뉴럴네트워크 연산장치는 성능면에서 다양하게 성능저하된 추가적으로 테스트 될 사용된 배터리 각각의 SOC를 연산하도록 이용된다, 이러한 테스트 결과는 도55 내지 도60에 나타낸 전류적분값과 비교된다. 도55 내지 도57은 Va, Vo, R 및 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)으로 구성되는 입력파라미터를 사용하여 각각 테스트될 3개의 배터리의 SOC를 나타낸 것이다. 이에 반하여 도58 내지 도60은 Va, Vo, R 및 Ia로 구성되는 4개의 입력파라미터만을 사용하여, 즉 완전충전관련 전력비율 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)은 사용하지 않은 각각 3개의 동일 배터리의 SOC를 나타낸 것이다. 두 그룹 간의 테스트된 결과의 비교로부터, 입력파라미터에 전력비율만이 부가되는 것은 SOC 계산의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다는 것을 알 수 있다.The learned neural network computing device is then used to calculate the SOC of each of the used batteries to be additionally tested, which are variously degraded in performance. These test results are compared with the current integrals shown in FIGS. 55-60. do. 55 to 57 show SOCs of three batteries to be tested, respectively, using input parameters consisting of Va, Vo, R, and (VoVo / R) / (VofVof / Rf). In contrast, FIGS. 58 to 60 use only four input parameters consisting of Va, Vo, R, and Ia, that is, do not use a full charge related power ratio (VoVo / R) / (VofVof / Rf). Each of the three same batteries is shown. From the comparison of the tested results between the two groups, it can be seen that adding only the power ratio to the input parameters can greatly improve the accuracy of the SOC calculation.
또한 다른 9개의 배터리 그룹(이들 중 하나는 새 배터리)이 Vo/Vof 및 SOC의 비율을 간의 관계를 테스트하도록 적용되었다. 이 테스트 결과는 0.86의 보정을 나타내는 도61에 나타내었다. 또한 추가적으로 9개의 배터리의 다른 그룹(이들 중 하나는 새 배터리)이 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)의 완전충전 전력비율 및 SOC 간의 보정을 테스트하도록 적용되었다. 이들 테스트 결과는 도62에 나타내었으며, 0.93의 보정을 나타내었다. 도62의 결과로부터, 전술한 바와 같이 큰 보정을 갖는 앞의 전력비율을 입력파라미터에 대한 추가는 개로전압(Vo)만을 사용한 것과 비교하여 SOC 연산의 정확도를 상승시키는 것임을 알 수 있다.In addition, another nine battery groups (one of which is a new battery) were applied to test the relationship between the ratio of Vo / Vof and SOC. This test result is shown in FIG. 61 showing a correction of 0.86. In addition, another group of nine batteries, one of which was a new battery, were applied to test the full charge power ratio of (VoVo / R) / (VofVof / Rf) and calibration between SOCs. These test results are shown in FIG. 62 and show a calibration of 0.93. From the results in FIG. 62, it can be seen that the addition of the previous power ratio with large correction as described above to the input parameters increases the accuracy of the SOC calculation compared with the use of only the open circuit voltage Vo.
(변형 예들)(Variants)
전술한 구성은 다음과 같이 변형될 수 있다. 하드웨어 구성은 전술한 바와 동일하지만, 입력파라미터는 전술한 바와 다르다. 구체적으로 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)의 완전충전관련 전력비율 대신에, Im = (Vm - Vo)/R으로 정의되는 완전추전관련 전력비율이 보정함수값f(Vo, R)으로서 제공된다. 이러한 전류 Im는 현재의 충전가능전류를 나타낸다. 방전정지에서의 소정의 최종 전압인 전압 Vm은 10.5V로 설정된다. 방전정지전압 Vm과 충전가능전류 Im 간의 관계는 도51에 나타내었다.The above configuration can be modified as follows. The hardware configuration is the same as described above, but the input parameters are different from those described above. Specifically, instead of the full charge-related power ratio of (VoVo / R) / (VofVo / Rf), the full power-related power ratio defined by Im = (Vm-Vo) / R is a correction function value f (Vo , R). This current Im represents the current chargeable current. The voltage Vm, which is the predetermined final voltage at the discharge stop, is set to 10.5V. The relationship between the discharge stop voltage Vm and the chargeable current Im is shown in FIG.
다른 변형예로서, 함수값 f(Vo, R)은 다음과 같은 식으로 선형 전환될 수 있다.As another variant, the function values f (Vo, R) can be linearly converted in the following equation.
f(Vo, R) = k1 × (Vm - Vo) + k2)/(R + k3).f (Vo, R) = k1 × (Vm−Vo) + k2) / (R + k3).
여기에서 k1 내지 k3는 상수이고, 바람직한 값으로서 k1은 1이고, k2 및 k3는 각각 0이다. 이는 뉴럴네트워크연산을 보다 정확하게 할 수 있다.Where k1 to k3 are constants, and as a preferred value k1 is 1 and k2 and k3 are each 0. This can make the neural network operation more accurate.
또한 함수값 f(Vo, R)은 함수값 Vo·Vo/R을 갖는 보정을 구비하도록 설정될 수 있다.The function values f (Vo, R) can also be set to have correction with the function values Vo · Vo / R.
또한 함수값 f(Vo, R)은 다음과 같은 식으로 선형 전환될 수 있다.In addition, the function value f (Vo, R) can be linearly converted in the following equation.
f(Vo, R) = k1 × ((Vo + k2) × (Vo + k2) + k3)/(R + k4).f (Vo, R) = k1 × ((Vo + k2) × (Vo + k2) + k3) / (R + k4).
k1 내지 k4는 상수이고, 바람직한 값으로서 k1은 1이고, k2 및 k4는 각각 0이다. 이는 뉴럴네트워크연산을 보다 정확하게 할 수 있다.k1 to k4 are constants, and preferred values k1 are 1 and k2 and k4 are each 0. This can make the neural network operation more accurate.
(테스트 결과)(Test results)
전술한 바와 동일한 방법으로, 용량 및 성능저하 정도가 서로 다른 5개의 배터리 A 내지 E를 준비한다(도54 참조). 이들 배터리 A 내지 E는 10.15모드 주행 동안에 전류 및 단자전압의 측정, 뉴럴네트워크 연산에 대하여 앞의 5개의 입력파라미터의 연산, 및 SOC의 참값으로서 제공된 목표 출력을 갖는 학습(전류적분값으로서 연산됨)에 적용된다.In the same manner as described above, five batteries A to E having different capacities and degrees of deterioration are prepared (see Fig. 54). These batteries A to E measure the current and terminal voltage during 10.15 mode driving, the calculation of the previous five input parameters for neural network calculations, and the learning with the target output provided as the true value of SOC (calculated as current integral). Applies to
그런 다음 상기 학습이 완료된 뉴럴네트워크 연산장치는 성능면에서 다양하게 성능저하된 추가적으로 테스트될 사용된 배터리 각각의 SOC를 연산하도록 이용된다, 이러한 테스트 결과는 도63 내지 도68에 나타낸 전류적분값과 비교된다. 도 63 내지 도65는 Va, Vo, R 및 [(Vm - Vo)/R]/[(Vm -Vof)/Rf]으로 구성되는 입력파라미터를 사용하여 각각 테스트될 3개의 배터리의 SOC를 나타낸 것이다. 이에 반하여 도66 내지 도68은 Va, Vo, R 및 Ia로 구성되는 4개의 입력파라미터만을 사용하여, 즉 완전충전관련 전류비율 [(Vm - Vo)/R]/[(Vm -Vof)/Rf]은 사용하지 않은 각각 3개의 동일 배터리의 SOC를 나타낸 것이다. 두 그룹 간의 테스트된 결과의 비교로부터, 입력파라미터에 전류비율만이 부가되는 것은 SOC 계산의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다는 것을 알 수 있다.The learned neural network computing device is then used to calculate the SOC of each of the used batteries to be additionally tested, which are variously degraded in performance. These test results are compared with the current integrals shown in FIGS. 63-68. do. 63 to 65 show SOCs of three batteries to be tested, respectively, using input parameters consisting of Va, Vo, R, and [(Vm-Vo) / R] / [(Vm -Vof) / Rf]. . In contrast, FIGS. 66 to 68 use only four input parameters consisting of Va, Vo, R, and Ia, that is, a full charge related current ratio [(Vm-Vo) / R] / [(Vm -Vof) / Rf. ] Shows the SOC of each of three identical batteries that are not used. From the comparison of the tested results between the two groups, it can be seen that adding only the current ratio to the input parameters can greatly improve the accuracy of the SOC calculation.
또 다른 변형예로서는 [(Vm - Vo)/R]/[(Vm -Vof)/Rf] 및 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)의 완전충전관련비율 모두를 입력파라미터에 병렬로 포함하는 것이다. 이러한 변형예에서, 입력파라미터와 SOC 간의 보정은 개로전압(Vo)과 내부저항(R) 중 하나 또는 모두가 입력파라미터로부터 생략될 수 있는 결과로부터 앞의 두 완전충전관련비율 중 하나만이 사용되는 경우보다 크게 상승될 수 있다.As another variation, all of the full charge-related ratios of [(Vm-Vo) / R] / [(Vm -Vof) / Rf] and (VoVo / R) / (VofVof / Rf) are paralleled to the input parameters. To include. In this variant, the correction between the input parameter and the SOC is used when only one of the two previous full charge related ratios is used, as a result of which one or both of the open-circuit voltage Vo and internal resistance R can be omitted from the input parameter. Can be raised even greater.
(제8실시예)(Example 8)
본 발명의 차량용 배터리시스템에 따른 제8실시예를 도69 내지 도93을 참조하여 설명한다.An eighth embodiment of a vehicular battery system of the present invention will be described with reference to Figs.
앞의 제7실시예와 유사하게, 본 실시예에 따른 차량용 배터리시스템은 연산부하가 증가하는 것을 방지하고, 회로사이즈가 증대되는 것을 방지하며, 차량용 배터리의 충전상태를 나타내는 하나 이사의 출력파라미터를 정확하게 검출할 수 있는 것에 특징이 있다.Similarly to the seventh embodiment, the vehicle battery system according to the present embodiment prevents an increase in computational load, prevents an increase in circuit size, and outputs one output parameter indicating a state of charge of the vehicle battery. It is characterized by being able to detect accurately.
본 실시예에 따른 차량용 배터리시스템은 버퍼(58)와 뉴럴네트워크 연산장치 (77)를 갖는 배터리상태 검출장치(75)이 제공된 도69에서 나타낸 회로를 갖는다. 전술한 바와 유사하게, 배터리상태 검출장치(75)는 마이크로컴퓨터에서 기능적으로 처리됨으로써 달성될 수 있지만, 전술한 하드웨어 회로는 동일하게 이용될 수 있다.The vehicle battery system according to the present embodiment has the circuit shown in Fig. 69 provided with a battery state detection device 75 having a buffer 58 and a neural network computing device 77. Similar to the above, the battery state detection device 75 can be achieved by functionally processing in a microcomputer, but the above-described hardware circuit can be used equally.
도70을 참조하여 버퍼(58)에 대한 동작을 설명한다.Operation of the buffer 58 will be described with reference to FIG.
먼저 전술한 바와 유사하게, 상기 버퍼(48)는 전압(V) 및 전류(I) 쌍을 동시에 샘플링하고 샘플링된 데이터를 기억하도록 배터리(1)의 전압(단자전압)(V) 데이터와 전류센서(4)로부터의 전류(I) 데이터를 실시간 일정간격으로 읽어들인다(단계 S81). 그런 다음 최종 연산간격 동안 획득한 전압의 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R), 및 최대방전(P = Vo·Vo /4R)에 대하여, 상기 버퍼(58)는 전압(V) 및 전류(I) 쌍의 데이터를 이용하여 각각 현재값 Vat, Vot, Rt 및 Pt를 연산한다. 상기 개로전압(Vo) 및 내부저항(R)은 전술한 방법과 동일한 방법으로 연산된다.First, similarly to the foregoing, the buffer 48 samples the voltage (V) and current (I) pairs simultaneously and stores the voltage (terminal voltage) (V) data and current sensor of the battery 1 to store the sampled data. The current (I) data from (4) is read at a real time constant interval (step S81). Then, for the average voltage Va, the open-circuit voltage Vo, the internal resistance R, and the maximum discharge (P = Vo · Vo / 4R) of the voltage obtained during the final operation interval, the buffer 58 has a voltage. The present values Vat, Vot, Rt and Pt are calculated using the data of the (V) and current (I) pairs, respectively. The open circuit voltage Vo and the internal resistance R are calculated in the same manner as described above.
상기 버퍼(58)는 완전충전된 배터리(1)가 소정 전력량(예를 들면 1.4Ah)을 방전하였는지 여부를 결정하다(단계 S83). 상기 배터리(1)로부터 소정 전력량의 방전이 참인 경우에만, 상기 버퍼(58)는 단계 S84로 진행하고, 단계 S82에서 연산된 현재값 Vat, Vot, Rt 및 Pt는 각각 소정 전력량의 방전에 응답하는 Vaf, Vof, Rf 및 Pf 값으로 설정된다. 즉 Vaf, Vof, Rf 및 Pf 각각은 소정 전력량의 방전에 각각 응답하는 평균전압 Va, 개로전압 Vo, 내부저항(R), 및 최대방전전력(P = Vo·Vo /4R)을 각각 나타낸다.The buffer 58 determines whether the fully charged battery 1 has discharged a predetermined amount of power (for example, 1.4 Ah) (step S83). Only when the discharge of the predetermined amount of power from the battery 1 is true, the buffer 58 proceeds to step S84, and the present values Vat, Vot, Rt and Pt calculated in step S82 respectively respond to the discharge of the predetermined amount of power. It is set to the values of Vaf, Vof, Rf and Pf. That is, Vaf, Vof, Rf, and Pf each represent an average voltage Va, an open circuit voltage Vo, an internal resistance R, and a maximum discharge power (P = Vo · Vo / 4R), respectively, corresponding to discharge of a predetermined amount of power.
그런 다음 상기 버퍼(58)는 단계 S85로 진행되고, Vat/Vaf, Vot/V of, Rt/Rf 및 Pt/Pf의 열 형태의 비율이 뉴럴네트워크 연산장치(77)에 입력파라미터로서 연산된다. 이후 상기 처리는 다음 쌍의 전압과 전류 데이터가 샘플링될 때 까지 정지된다. Vat/Vaf, Vot/Vof, Rt/Rf, 및 Pt/Pf의 비율은 각각 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어지는 값과 현재값에 관한 것으로 평균전압(Va)의 비율, 개로전압(Vo)의 비율, 내부저항(R)의 비율, 및 최대방전전력의 비율(P = Vo·Vo /4R)이다.The buffer 58 then proceeds to step S85, where the ratios of the column types Vat / Vaf, Vot / V of, Rt / Rf and Pt / Pf are calculated as input parameters to the neural network computing unit 77. The process then stops until the next pair of voltage and current data is sampled. The ratios of Vat / Vaf, Vot / Vof, Rt / Rf, and Pt / Pf relate to the values and current values obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power, respectively, and the ratio of the average voltage Va and the ratio of the open-circuit voltage Vo. , The ratio of the internal resistance R, and the ratio of the maximum discharge power (P = Vo · Vo / 4R).
완전충전된 배처리(1)로부터 방전되는 소정 전력량은 버퍼(75)에 의하여 실행되는 도71에 나타낸 처리과정을 기초로 한다. 먼저 배터리(1)가 완전충전되었는지 여부를 결정하고(단계 S83), 전류적분값(Ah)은 배터리(1)가 현재 완전충전된 것으로 종결될 때 제로로 설정된다(단계 S832). 그런 다음 완전충전 이후 검출되는 충전/방전 전류를 적분하기 위한 처리과정은 Ah = Ah + △Ah를 연산함으로써 실행되며, 여기에서 △Ah는 처리 시에 응답하여 적분되는 현재 전류값이다(단계 S833). 이후 전류적분값(Ah)(즉, 방전값)이 소정 문턱값(Ahth)에 도달하였는지 여부를 결정한다(단계 S834). 상기 값 Ah가 문턱값(Ahth)에 도달한 것으로 결정될 경우, 상기 버퍼(58)는 완전충전상태로부터 소정의 전력량의 방전을 인식한다.The predetermined amount of power discharged from the fully charged wastewater processing 1 is based on the processing shown in FIG. 71 executed by the buffer 75. FIG. First, it is determined whether or not the battery 1 is fully charged (step S83), and the current integration value Ah is set to zero when the battery 1 is terminated as currently fully charged (step S83 2 ). Then, a process for integrating the charge / discharge current detected after full charge is performed by calculating Ah = Ah + ΔAh, where ΔAh is the current value integrated in response to the processing (step S83 3 ). Then, it is determined whether or not the current integrated value Ah (that is, the discharge value) has reached a predetermined threshold Ahth (step S83 4 ). When it is determined that the value Ah has reached the threshold Ahth, the buffer 58 recognizes the discharge of the predetermined amount of power from the fully charged state.
앞의 결정을 위하여 이용되는 소정의 전력량은 현재에 구현되는 완전충전상태로부터 최초 완전충전용량의 5%의 방전에 응답하는 값으로 설정되는 것이 바람직하다. 그러나 이에 한정되지 않는다. 본 발명에 의한 여러 실험은 어떠한 작은 전력량의 방전이라도 문턱값(Ahth)에 대한 참조로서 이용될 수 있다.The predetermined amount of power used for the above determination is preferably set to a value responsive to a discharge of 5% of the initial full charge from the present fully charged state. However, it is not limited thereto. Several experiments by the present invention can be used as a reference to the threshold Ahth for any small amount of power discharge.
배터리(1)의 완전충전상태를 결정하는 방법 및 개로전압(Vo)과 내부저항(R) 을 연산하는 방법은 전술한 방법과 동일하거나 유사하다.The method of determining the fully charged state of the battery 1 and the method of calculating the open-circuit voltage Vo and the internal resistance R are the same as or similar to those described above.
도72는 Vat/Vaf, Vot/Vof, Rt/Rf, 및 Pt/Pf의 비율 데이터를 구성하는 입력파라미터를 제공받고, 배터리(1)의 충전상태량을 나타내는 SOC 및 SOH를 출력파라미터로서 제공하는 뉴럴네트워크 연산장치(77)의 기능적 구성을 나타낸 것이다. 상기 입력파라미터는 이들 4개의 비율에 한정되지 않으며, Vot/Vof, Rt/Rf, 및 Pt/Pf의 비율 중 적어도 하나 및 Vat/Vaf의 비율을 포함하는 파라미터로 이루어질 수 있다.Fig. 72 is a neural signal provided with input parameters constituting the ratio data of Vat / Vaf, Vot / Vof, Rt / Rf, and Pt / Pf, and providing SOC and SOH as output parameters indicating the state of charge of the battery 1; The functional configuration of the network computing device 77 is shown. The input parameter is not limited to these four ratios, and may be a parameter including at least one of the ratios of Vot / Vof, Rt / Rf, and Pt / Pf and the ratio of Vat / Vaf.
상기 뉴럴네트워크 연산장치(77)의 동작은 전술한 연산장치의 동작과 동일하다(도6 참조).The operation of the neural network computing device 77 is the same as that of the above-described computing device (see Fig. 6).
이와 같이 SOC 또는 SOH의 보정을 갖는 평균전압(Va)의 비율에 부가하여, 배터리 성능저하의 높은 보정을 갖는 개로전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대 방전전력(P)은 그 비율로서 뉴럴네트워크연산에 제공되도록 입력파라미터에 반영될 수 있다. 따라서 상기 뉴럴네트워크연산은 배터리 성능저하를 고려할 수 있고, 출력파라미터를 정확하게 추정할 수 있다.Thus, in addition to the ratio of the average voltage Va having the correction of SOC or SOH, the open-circuit voltage Vo, the internal resistance R and the maximum discharge power P having the high correction of the deterioration in battery performance are the ratios. Can be reflected in the input parameters to be provided to the neural network operation. Therefore, the neural network operation can consider battery performance deterioration and can accurately estimate output parameters.
상기 입력파라미터로 고려된 상기 비율은 개로전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대 방전전력(P) 중에서 하나 또는 둘로 제한되지 않는다. 비율형태로 고려되는 것 이외의 나머지 양들은 상수로 곱해지거나 상수로 더해지거나 밸 수 있다.The ratio considered as the input parameter is not limited to one or two of the open circuit voltage Vo, the internal resistance R and the maximum discharge power P. The remaining quantities, other than those considered in ratio form, can be multiplied by a constant, added to, or weighed by a constant.
(테스트 결과)(Test results)
도73에 나타낸 학습을 위한 배터리 A 내지 E는 소정의 충전 및 방전 패턴에서 동작되어(10.15 주행모드), 뉴럴네트워크 연산장치는 이들 배터리(A 내지 E)의 입력파라미터와 출력파라미터(SOC)간의 관계를 학습하였다. 상기 입력파라미터는 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R), 및 최대방전전력(P = Vo·Vo /4R)이다.The batteries A to E for learning shown in Fig. 73 are operated in a predetermined charging and discharging pattern (10.15 travel mode), and the neural network computing device performs a relationship between the input parameters and the output parameters SOC of these batteries A to E. Learned. The input parameters are the average voltage Va, the open circuit voltage Vo, the internal resistance R, and the maximum discharge power P = Vo · Vo / 4R.
도74, 도75 및 도76은 각 배터리(A 내지 E)에 대하여 개로전압(Vo)과 SOC 간의 관계, 내부저항(R)과 SOC 간의 관계, 및 최대방전력(P)과 SOC 간의 관계를 각각 나타낸 것이다.74, 75 and 76 show the relationship between the open-circuit voltage Vo and the SOC, the relationship between the internal resistance R and the SOC, and the relationship between the maximum discharge power P and the SOC for each of the batteries A to E. Each is shown.
또한 테스트될 3개의 배터리가 10.15 주행모드에서 소정의 충전 및 방전 패턴 하에서 동작되었다. 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R), 및 최대방전전력(P)은 테스트될 각 배터리에 대하여 얻어지고, 상기 얻어진 물리량은 학습된 뉴럴네트워크 연산장치에 입력파라미터로서 채용되어 연산장치는 SOC를 연산한다. 제1 내지 제3배터리로부터 SOC의 연산결과는 도77 내지 도79에 나타내었으며, 각각 SOC에 대하여 8.5%, 12.5%, 및 14.6%의 평균제곱오차를 나타내었다.In addition, the three batteries to be tested were operated under predetermined charging and discharging patterns in the 10.15 travel mode. The average voltage Va, the open-circuit voltage Vo, the internal resistance R, and the maximum discharge power P are obtained for each battery to be tested, and the obtained physical quantities are employed as input parameters in the learned neural network computing device. The computing device then computes the SOC. The calculation results of SOC from the first to third batteries are shown in Figs. 77 to 79, and the average square error of 8.5%, 12.5%, and 14.6% was shown for the SOC, respectively.
전술한 바와 유사하게, 앞의 배터리(A 내지 E)는 10.15주행 모드에서 소정의 충전 및 방전 패턴하에서 동작되어, 뉴럴네트워크 연산장치는 각 배터리(A 내지 E)의 입력파라미터와 출력파라미터(SOC) 간의 관계를 학습하였다. 본 테스트에서, 상기 입력파라미터는 후술할 4개의 비율로 이루어진다.Similar to the foregoing, the preceding batteries A to E are operated under a predetermined charging and discharging pattern in the 10.15 driving mode, so that the neural network computing device input and output parameters SOC of each battery A to E. Learned the relationship between In this test, the input parameters consist of four ratios described below.
실질적으로 매시간마다 각 배터리는 완전충전전력으로부터 소정 전력량을 방전하는 것임을 알 수 있기 때문에(즉 현재의 케이스의 경우, 최초 완전충전전력의 5%가 방전되는 것임, 즉 1.4Ah의 전력이 완전충전전력으로부터 방전됨), 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R), 및 최대방전전력(P)의 값은 그의 기억을 위하여 Vaf, Vof, Rf 및 Pf로 기억된다. 그리고 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항 (R), 및 최대방전전력(P)의 현재값(이번 시간에서 얻어진 값)은 뉴럴네트워크 연산장치에 대한 입력파라미터인 4개의 Vat/Vaf, Vot/Vof, Rt/Rf, 및 Pt/Pf의 비율을 연산하도록 이용된다. 이러한 연산장치는 입력파라미터에서 뉴럴네트워크연산의 SOC를 연산하였다. 도80은 Vot/Vof의 비율과 SOC 간의 관계를 나타낸 것이고, 도81은 Rt/Rf의 비율과 SOC 간의 관계를 나타낸 것이고, 도82는 Pt/Pf의 비율과 SOC 간의 관계를 나타낸 것이다. 각 비율을 SOC에 대하여 양호한 보정, 특히 Vot/Vof 및 Rt/Rf는 SOC에 대하여 높은 보정을 갖는 것을 이들 도면으로부터 알 수 있다.As you can see that each battery actually discharges a certain amount of power from full charge power every hour (i.e. in the current case, 5% of the original full charge power is discharged, that is, 1.4Ah of full charge power). Discharged from), the average voltage Va, the open circuit voltage Vo, the internal resistance R, and the maximum discharge power P are stored as Vaf, Vof, Rf and Pf for their storage. And the present value of the average voltage (Va), the open circuit voltage (Vo), the internal resistance (R), and the maximum discharge power (P) (the value obtained at this time) are the four Vat / input parameters for the neural network computing device. It is used to calculate the ratios of Vaf, Vot / Vof, Rt / Rf, and Pt / Pf. Such a computing device computes the SOC of the neural network operation from the input parameters. Fig. 80 shows the relationship between the ratio of Vot / Vof and SOC, Fig. 81 shows the relationship between the ratio of Rt / Rf and SOC, and Fig. 82 shows the relationship between the ratio of Pt / Pf and SOC. It can be seen from these figures that each ratio has good correction for SOC, in particular Vot / Vof and Rt / Rf have high correction for SOC.
변형으로서, 앞의 비율 및 각 값들은 지정 상수로 곱해질 수 있다. 또한 지정 상수가 각 비율에 부가되거나 각 비율로부터 각각 뺄 수 있다.As a variant, the preceding ratios and respective values can be multiplied by a specified constant. Designated constants can also be added to or subtracted from each ratio.
또한 입력파라미터로서 제공되는 앞의 4개의 비율을 얻도록 10.15주행모드에서 소정의 충전 및 방전 패턴하의 학습에 테스트될 3개의 배터리가 적용된 다음, 이미 학습된 뉴럴네트워크 연산장치에 부여하였다. 이러한 연산장치는 SOC를 연산하도록 동작하게 된다. 도83 내지 도85는 테스크 결과를 나타낸 것으로, 도83은 테스트된 제1배터리의 SOC 연산결과를 나타낸 것이고, 도84는 테스트된 제2배터리의 SOC 연산결과를 나타낸 것이며, 도85는 테스트된 제3배터리의 연산결과를 나타낸 것이다. 테스트된 이들 제1 내지 제3배터리의 SOC의 연산에 대한 평균제곱오차는 가각 4.3%, 6.7% 및 3.9%이다.In addition, three batteries to be tested are applied to learning under a predetermined charging and discharging pattern in the 10.15 driving mode to obtain the previous four ratios provided as input parameters, and then given to the learned neural network computing device. Such a computing device is operative to compute an SOC. 83 to 85 show the test results, FIG. 83 shows the SOC calculation results of the tested first battery, FIG. 84 shows the SOC calculation results of the tested second battery, and FIG. 85 shows the tested products. 3 shows the operation result of the battery. The mean square error for the calculation of SOC of these first to third batteries tested is 4.3%, 6.7% and 3.9%, respectively.
도83 내지 도85와 도77 내지 도79의 비교로부터 명확히 나타낸 바와 같이, 뉴럴네트워크연산에 대한 입력파라미터로서 Vat/Vaf, Vot/Vof, Rt/Rf, 및 Pt/Pf의 비율만의 이용으로 각 배터리의 SOC가 높은 정확도로 평가(즉 검출)될 수 있다. 즉 뉴럴네트워크연산을 복잡하게 하는 전압 및 전류 이력 데이터와 같이 많은 수의 입력파라미터(즉 입력데이터)의 이용을 필요로 하지 않는다. 그러므로 완전충전전력으로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어지는 평균전압(Va), 개로전압(Vo), 내부저항(R), 및 최대방전전력(P)의 값은 현재값에 대한 참조값으로서 이용될 수 있다. 따라서 참조값에 대한 현재값의 비율은 입력파라미터에 대하여 적절한 것임을 알 수 있고, 데이터 수를 증가시키는 전압과 전류 이력 데이터를 이용할 필요가 없을 뿐만 아니라, SOC를 정확하게 연산할 수 있다.As clearly shown from the comparison of Figs. 83 to 85 and 77 to 79, the use of only the ratio of Vat / Vaf, Vot / Vof, Rt / Rf, and Pt / Pf as an input parameter to the neural network operation is shown. The SOC of the battery can be evaluated (ie detected) with high accuracy. That is, it does not require the use of a large number of input parameters (ie, input data) such as voltage and current history data, which complicates neural network operations. Therefore, the values of the average voltage Va, the open-circuit voltage Vo, the internal resistance R, and the maximum discharge power P obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power from the full charge power can be used as reference values for the present values. have. Therefore, it can be seen that the ratio of the present value to the reference value is appropriate for the input parameter, and it is not necessary to use voltage and current history data that increases the number of data, and it is possible to accurately calculate the SOC.
(제1변형예)(First Modification)
전술한 입력파라미터는 다음과 같이 변형될 수 있다. 전술한 실시예에서, 평균전압(Va)는 소정 전력량의 방전에 대한 비율 형태로 채용되지만, 이러한 평균전압은 그 평균전압(Va)의 비율을 사용하지 않는 경우에 오차의 증가가 크지 않기 때문에 그 자체 즉 비율로 되지 않는 그 자체를 이용할 수 있다.The above-described input parameters can be modified as follows. In the above-described embodiment, the average voltage Va is employed in the form of a ratio to the discharge of a predetermined amount of power, but such an average voltage is because the increase in error is not large when the ratio of the average voltage Va is not used. It can use itself, that is, not in proportion.
또한 앞의 실시예에서 채용된 입력파라미터에 대하여, 평균전류(Ia)의 현재값 또는 Ia/If의 비율이 추가될 수 있으며, 여기에서 If는 완전충전전력으로부터 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어진 평균전류의 값이다. 이러한 파라미터 구성에서, 오차에서의 추가적 감소를 이룰 수 있다.In addition, with respect to the input parameter employed in the previous embodiment, the present value of the average current Ia or the ratio of Ia / If may be added, where If is an average obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power from full charge power. The value of the current. In this parameter configuration, further reduction in error can be achieved.
연산부하량이 허용될 경우, 상기 입력파라미터는 검출(즉 계산) 오차에서의 큰 감소를 효과적으로 얻을 수 있는 전압 및 전류 이력 데이터를 포함할 수 있다.If the computational load is allowed, the input parameter may include voltage and current history data that can effectively obtain a large reduction in detection (ie, calculation) error.
도86 내지 93을 참조하여 다른 변형예를 설명한다.86 to 93, another modification will be described.
이 변형예에서, 개로전압(Vo)는 다음의 식으로 보정된다.In this modification, the open circuit voltage Vo is corrected by the following equation.
Vot′= Vot + αVof1 + β△Vox ... (10)Vot ′ = Vot + αVof1 + βΔVox ... (10)
Vox = Vof1 - Vof2 ... (11)Vox = Vof1-Vof2 ... (11)
여기에서 Vot는 입력파라미터로서 뉴럴네트워크 연산장치(77)에 입력될 보정 개로전압이고, Vot는 개로전압(Vo)의 현재값이고, α 및 β는 1보다 작은 계수이고, Vof1은 최종시점 완전충전전력으로부터 1Ah의 방전에 응답하여 얻어진(최초 완전충전용량의 5%에 대응) 개로전압(Vo)의 값이며, Vof2는 최종시점 완전충전전력으로부터 5Ah의 방전에 응답하여 얻어진(최초 완전충전용량의 25%에 대응) 개로전압(Vo)의 값이다.Where Vot is the corrected open circuit voltage to be input to the neural network computing unit 77 as an input parameter, Vot is the current value of the open circuit voltage Vo, α and β are coefficients smaller than 1, and Vof1 is the final full charge point. The value of the open-circuit voltage (Vo) obtained in response to a discharge of 1 Ah from the electric power (corresponding to 5% of the initial full charge capacity), and Vof2 is obtained in response to a discharge of 5 Ah from the final full charge power (the initial full charge capacity of the 25%) Open circuit voltage (Vo).
따라서 식(11)은 다음의 식으로 전개될 수 있다.Therefore, equation (11) can be developed by the following equation.
Vot′= Vot + αVof1 + β(Vof1 - Vof2)Vot ′ = Vot + αVof1 + β (Vof1-Vof2)
= Vot +(α + β)Vof1 - Vof2 ...(12)     = Vot + (α + β) Vof1-Vof2 ... (12)
즉 이 변형예에서 뉴럴네트워크 연산장치(77)에 적용될 개로전압(Vot′)은 개로전압(Vo)의 현재값과 완전충전전력으로부터 소정의 전력량의 방전에 응답하여 얻어진 개로전압(Vo)의 변수값(Vof1, Vof)의 선형함수를 구성한다. 요약하면, 상기 개로전압(Vo)은 선형함수의 이용으로 보정되며, 그 결과 개로전압(Vo)과 SOC 간의 보정은 향상될 수 있다. 예를 들어 도86은 테스트될 3개의 배터리의 개로전압(Vo)의 현재값과 그의 SOC 간의 보정을 나타낸 것이고, 도87은 이들 3개의 배터리의 보정된 개로전압(Vot′)값과 SOC 간의 보정을 나타낸 것이다. 이들 도면 간의 비교로부터, 성능저하상태 및 테스트될 배터리의 초기 특성에서의 변동에 관계없이, 보정된 개로전압(Vot′)과 SOC 모두에서의 변동은 크게 방지될 수 있다.That is, in this modification, the open-circuit voltage Vo 'to be applied to the neural network computing device 77 is a variable of the open-circuit voltage Vo obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power from the present value of the open-circuit voltage Vo and full charge power. Construct a linear function of the values Vof1 and Vof. In summary, the open circuit voltage Vo is corrected by using a linear function, and as a result, the correction between the open circuit voltage Vo and the SOC can be improved. For example, FIG. 86 shows a correction between the present value of the open circuit voltages of the three batteries to be tested and its SOC, and FIG. 87 shows a correction between the corrected open circuit voltages of these three batteries and the SOC. It is shown. From the comparison between these figures, variations in both the corrected open-circuit Vot 'and SOC can be largely prevented, regardless of the degraded state and variations in the initial characteristics of the battery to be tested.
도73에 나타낸 학습을 위한 배터리(A 내지 E)는 소정의 충전 및 방전 패턴에서 동작되어(10.15 주행모드에서), 뉴럴네트워크 연산장치는 이들 배터리(A 내지 E)의 입력파라미터와 출력파라미터 간의 관계를 학습한다. 상기 입력파라미터는 전압과 전류 이력 데이터 및 개로전압(Vo)이다. 상기 전압 및 전류 데이터는 최종 소정 기간동안 일정 간격으로 샘플링된 전압 및 전류 쌍으로 구성된다.The batteries A to E for learning shown in Fig. 73 are operated in a predetermined charging and discharging pattern (in the 10.15 travel mode), and the neural network computing unit performs a relationship between the input parameters and the output parameters of these batteries A to E. To learn. The input parameters are voltage and current history data and open circuit voltage (Vo). The voltage and current data consists of voltage and current pairs sampled at regular intervals during the final predetermined period.
이후 개로전압이 서로 다른 테스트될 또 다른 3개의 배터리가 10.15 주행모드에서 소정의 충전 및 방전 패턴과, 전압 및 전류 이력 데이터와 개로전압으로 구성되는 입력파라미터 하에서 동작된다. 이들 입력파라미터는 이미 학습 완료된 뉴럴네트워크 연산장치로 제공되고, 상기 연산장치는 SOC를 계산하도록 동작된다. 이들 결과에 대해서는 테스트된 제1, 제2 및 제3배터리 각각의 SOC 연산의 결과를 나타내는 도88 내지 도90에 나타내었다. 이들 도면에서 나타낸 바와 같이 평균제곱오차는 각각 13.5%, 23.3% 및21.0%이다.Then another three batteries to be tested with different open circuit voltages are operated under an input parameter consisting of a predetermined charge and discharge pattern, voltage and current history data and open circuit voltage in the 10.15 travel mode. These input parameters are provided to a neural network computing device that has already been learned, and the computing device is operated to calculate an SOC. These results are shown in FIGS. 88-90 showing the results of the SOC calculation of each of the tested first, second and third batteries. As shown in these figures, the mean square error is 13.5%, 23.3% and 21.0%, respectively.
앞에서와 같이 동일한 방법에서, 앞의 배터리(A 내지 E)는 10.15주행모드에서 동일한 충전 및 방전패턴하에서 테스트되어 뉴럴네트워크 연산장치는 이들 배터리(A 내지 E)의 입력파라미터와 출력파라미터(SOC) 간의 관계를 학습한다. 상기 입력파라미터는 전압과 전류 이력 데이터 및 보정된 개로전압(Vot′)이다.In the same way as before, the preceding batteries A through E were tested under the same charging and discharging pattern in 10.15 running mode so that the neural network computing device could be used to separate the input and output parameters of these batteries A through E SOC. Learn relationships. The input parameters are voltage and current history data and a corrected open circuit voltage (Vot ').
실제로 보정된 개로전압(Vot′)이 획득되어 Vof1 및 Vof2을 부여한 완전충전전력으로부터 1Ah 및 5Ah의 방전량 각각에 응답하는 개로전압(Vo)이 새로운 개로전압으로 기억된다. 이들 Vof1 및 Vof2 값은 선형의 보정된 개로전압(Vot′)을 연산하도록 개로전압(Vo)의 현재값(Vot)과 함께 이용된다. 결과적인 전압(Vot′) 및 전 압과 전류 이력 데이터는 뉴럴네트워크 연산장치에 제공되어 SOC를 추정한다. 이러한 결과로서 테스트된 제1 내지 제3배터리의 SOC 연산결과를 각각 제공하는 도91 내지 도93에 나타내었다. 이들 도면에 나타낸 바와 같이, SOC 평가에서의 평균제곱오차는 각각 8.0%, 9.4% 및 8.1%이다.In practice, the corrected open-circuit voltage Vot 'is obtained and the open-circuit voltage Vo corresponding to each of the discharge amounts of 1Ah and 5Ah from the full charge power to which Vof1 and Vof2 are applied is stored as a new open circuit voltage. These Vof1 and Vof2 values are used together with the present value Vo of the open circuit voltage Vo to calculate the linear corrected open circuit voltage Vo '. The resulting voltage (Vot ') and voltage and current history data are provided to the neural network calculator to estimate the SOC. 91 to 93 provide the SOC calculation results of the first to third batteries tested as the results. As shown in these figures, the mean square error in SOC evaluation is 8.0%, 9.4% and 8.1%, respectively.
도91 내지 도93과 도88 내지 도90의 비교로부터 선형 보정함수를 갖는 개로전압(Vo)의 보정은 SOC의 뉴럴네트워크연산의 정확도를 보다 크게 향상시킬 수 있다.Correction of the open-circuit voltage Vo having a linear correction function from the comparison of Figs. 91 to 93 and 88 to 90 can further improve the accuracy of the neural network operation of the SOC.
다음과 같이 다른 변형예가 가능하다. 선형 보정함수에 기초한 보정은 전술한 개로전압(Vo)에 한정되지 않으며, 이러한 방법은 내부저항(R) 및/또는 최대방전전력(P)에 대하여 적용될 수 있다. 상기 보정된 값 R 및/또는 P는 입력파라미터로서 이용될 수 있다.Other variations are possible as follows. The correction based on the linear correction function is not limited to the above-described open circuit voltage Vo, and this method can be applied to the internal resistance R and / or the maximum discharge power P. The corrected values R and / or P can be used as input parameters.
또한 상기 전압 및/또는 전류 이력 데이터를 이용하는 것 대신에, 평균전압 및/또는 평균전류가 입력파라미터의 일부분으로서 채용될 수 있다.Also, instead of using the voltage and / or current history data, the average voltage and / or average current may be employed as part of the input parameter.
다른 변형예로는 선형 보정함수를 결정하기 위하여 이용되는 다수의 개로전압과 관련된다. 즉 다수의 개로전압은 항상 두 개로 한정되는 것은 아니고, 단일 개로전압이 적용되거나 셋 이상의 개로전압이 적용될 수 있다.Another variation involves a plurality of open circuit voltages used to determine the linear correction function. That is, a plurality of open circuit voltages are not always limited to two, and a single open circuit voltage may be applied or three or more open circuit voltages may be applied.
다른 변형예로서, 상기 실시예들에서 전술한 비율에 기초한 보정 및 개로전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력(P)에 대하여 조합 방식으로 상기 변형예에서 설명한 선형 보정함수에 기초한 보정 모두로부터의 파라미터를 이용한 것이며, 모두 각 배터리의 성능저하상태에 매우 밀접한 양이다.As another variant, the correction and opening-off voltage Vo, the internal resistance R and the maximum discharge power P are based on the linear correction function described in the above modification in the above embodiments. The parameters from all of the calibrations are used, all very closely related to the degraded state of each battery.
또한 상기 개로전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력(P)은 변형예에서 설명한 선형 함수 보정에 먼저 적용된 다음, 전체 또는 일부분으로서 실시예에서 설명한 비율에 기초한 입력파라미터를 생성하도록 처리되는 것으로 변형될 수 있다.In addition, the open circuit voltage Vo, internal resistance R and maximum discharge power P are first applied to the linear function correction described in the modification, and then processed to generate input parameters based on the ratios described in the embodiments as a whole or in part. It can be modified to be.
앞의 실시예에서 다른 변형예로서, 입력파라미터의 일부인 전압(V) 및/또는 개로전압(Vo)는 함수로 선형 전환될 수 있다. 예를 들면 상기 전압(V)은 K1 × V + K2로 전환될 수 있다. 여기에서 K1 및 K2는 각각 상수이다. 입력파라미터 V와 입력파라미터 K1 × V + K2 간의 차이에 의하여 발생되는 출력오차는 뉴럴네트워크연산을 통해 거의 제로로 쉽게 수렴될 수 있다.As another variant of the previous embodiment, the voltage V and / or the open circuit voltage Vo, which are part of the input parameters, can be linearly converted as a function. For example, the voltage V may be converted to K1 × V + K2. Where K1 and K2 are constants, respectively. The output error caused by the difference between the input parameter V and the input parameters K1 × V + K2 can be easily converged to almost zero through neural network operation.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.The present invention described above is not limited to the above-described embodiment and the accompanying drawings, and various substitutions, modifications, and changes are possible within the scope without departing from the technical spirit of the present invention. It will be evident to those who have knowledge of.
이상에서 설명한 바와 같이, 뉴럴네트워크연산을 기초한 2차전지의 충전상태 검출에서 각 배터리의 충전 및 방전특성에서의 차이, 예를 들면 일시적 성능저하의 정도(순환 성능저하) 및/또는 배터리 방식의 차이에 관계없이 높은 정확도로 출력파라미터를 제공할 수 있는 효과가 있다.As described above, the difference in the charging and discharging characteristics of each battery in detecting the state of charge of the secondary battery based on neural network operation, for example, the degree of temporary deterioration (circulation deterioration) and / or the difference in battery type Regardless, it is effective to provide output parameters with high accuracy.
또한 본 발명은 적은 입력파라미터로 출력파라미터를 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of providing an output parameter with a small number of input parameters.

Claims (38)

  1. 배터리 시스템에 구비되는 2차 배터리의 현재 충전 상태를 검출하기 위한 뉴럴 네트워크 방식의 장치로서,A neural network type device for detecting a current state of charge of a secondary battery included in a battery system,
    상기 배터리의 현재 동작 상태를 나타내는 전기신호를 검출하기 위한 검출 수단;Detection means for detecting an electrical signal indicative of a current operating state of the battery;
    상기 전기신호를 이용하여, 상기 배터리의 내부 상태를 평가하는데 필요하며, 상기 배터리의 충전 및 방전 특성에서의 성능 저하에 관하여 상기 배터리의 현재 충전 상태의 캘리브레이션(calibration)을 반영하는 입력 파라미터를 생성하는 수단; 및 Using the electrical signal to generate an input parameter that is necessary for evaluating the internal state of the battery and reflects a calibration of the current state of charge of the battery with respect to performance degradation in the charge and discharge characteristics of the battery. Way; And
    상기 입력 파라미터를 뉴럴 네트워크 연산에 적용하여 상기 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 출력 파라미터를 연산하기 위한 연산 수단Calculating means for calculating an output parameter representing the current state of charge of the battery by applying the input parameter to a neural network operation
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device comprising a.
  2. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 전기신호는 소정 시간 동안 실시간으로 얻어진 배터리의 전압 및 전류이고,The electrical signal is the voltage and current of the battery obtained in real time for a predetermined time,
    상기 입력 파라미터는 상기 배터리의 현재 동작 상태를 나타내는 제1 입력 파라미터와 상기 캘리브레이션를 반영하는 상기 배터리의 성능 저하 상태를 표시하는 제2 입력 파라미터로 이루어지며,The input parameter includes a first input parameter indicating a current operating state of the battery and a second input parameter indicating a degraded state of the battery reflecting the calibration.
    상기 생성 수단은 The generating means
    상기 배터리의 전압과 전류 데이터에 기초하여 상기 제1 입력 파라미터를 연산하기 위한 제1 연산 수단, 및 First calculating means for calculating the first input parameter based on voltage and current data of the battery, and
    완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 상기 제2 입력 파라미터를 연산하기 위한 제2 연산 수단을 포함하는 Second computing means for computing said second input parameter in response to a discharge of a predetermined amount of power from said fully charged battery;
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  3. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 출력 파라미터 연산 수단은The output parameter calculating means
    뉴럴 네트워크 연산 기술에 기초하여 상기 제1 및 제2 입력 파라미터 모두를 처리함으로써 상기 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 상기 출력 파라미터를 연산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And detect the output parameter indicative of the current state of charge of the battery by processing both the first and second input parameters based on a neural network computation technique.
  4. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 제1 입력 파라미터는The first input parameter is
    상기 소정 시간 동안 검출된 전압의 이력을 나타내는 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And a data indicating a history of the detected voltage during the predetermined time.
  5. 제4항에 있어서,The method of claim 4, wherein
    상기 제1 입력 파라미터는The first input parameter is
    상기 소정 시간 동안 검출된 전압과 전류 모두의 이력 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And a history data of both the voltage and the current detected during the predetermined time.
  6. 제5항에 있어서,The method of claim 5,
    상기 제2 입력 파라미터 연산 수단은The second input parameter calculating means
    최소제곱법에서의 근사식으로 상기 전압 이력 및 상기 전류 이력의 데이터를 연산하는 수단; 및 Means for calculating data of the voltage history and the current history by an approximation in a least squares method; And
    상기 근사식에 기초하여 상기 배터리의 개로 전압(open-circuit voltage)의 현재값 및 상기 배터리의 내부저항의 현재값 중 하나 이상을 연산하기 위한 수단 - 여기서, 상기 현재값의 둘다는 상기 제1 입력 파라미터에 포함됨 - 을 구비하며,Means for calculating at least one of a present value of an open-circuit voltage of the battery and a present value of an internal resistance of the battery based on the approximation equation, wherein both of the present values are the first input. Included in the parameter-,
    상기 출력 파라미터 연산 수단은 상기 전압 이력의 데이터, 상기 전류 이력의 데이터, 상기 개로 전압의 현재값, 및 상기 내부저항의 현재값 중 하나 이상으로 이루어지는 상기 제1 입력 파라미터와, 상기 제2 입력 파라미터를 이용하여 상기 출력 파라미터를 연산하도록 구성되는The output parameter calculating means is configured to generate the first input parameter and the second input parameter comprising at least one of data of the voltage history, data of the current history, a present value of the open circuit voltage, and a present value of the internal resistance. Configured to calculate the output parameter using
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  7. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 배터리의 성능 저하 상태를 나타내는 상기 제2 입력 파라미터는 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 상기 배터리의 개로 전압이며,The second input parameter representing the degraded state of the battery is an open circuit voltage of the battery detected in response to a discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery,
    상기 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 상기 출력 파라미터는 상기 배터리의 충전 상태(state of charge: SOC)인The output parameter indicative of the current state of charge of the battery is a state of charge (SOC) of the battery.
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  8. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 배터리의 성능 저하 상태를 나타내는 상기 제2 입력 파라미터는 상기 배터리가 완전 충전 상태일 때 검출된 상기 배터리의 개로 전압과 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 배터리의 상기 개로 전압 간의 차이이며,The second input parameter indicative of the degraded state of the battery is such that the opening voltage of the battery detected when the battery is in a fully charged state and the opening of the battery detected in response to discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery. Is the difference between the voltages,
    상기 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 상기 출력 파라미터는 상기 배터리의 충전 상태(SOC)인The output parameter indicating the current state of charge of the battery is a state of charge (SOC) of the battery.
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  9. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 배터리의 성능 저하 상태를 나타내는 상기 제2 입력 파라미터는 ⅰ) 상기 배터리가 완전 충전 상태일 때 검출된 상기 배터리의 개로 전압과 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 배터리의 상기 개로 전압 간의 차이, 및 ⅱ) 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 상기 배터리의 개로 전압으로 구성되며,The second input parameter indicative of a degraded state of the battery includes: i) the detected voltage in response to discharge of the open circuit voltage of the battery detected when the battery is in a fully charged state and a predetermined amount of power from the fully charged battery; The difference between the open circuit voltages, and ii) the open circuit voltage of the battery detected in response to the discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery,
    상기 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 상기 출력 파라미터는 상기 배터리의 충전 상태(SOC)인The output parameter indicating the current state of charge of the battery is a state of charge (SOC) of the battery.
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  10. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 배터리의 성능 저하 상태를 나타내는 상기 제2 입력 파라미터는 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 상기 배터리의 내부저항값이며,The second input parameter representing the degraded state of the battery is an internal resistance value of the battery detected in response to the discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery,
    상기 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 상기 출력 파라미터는 상기 배터리의 건전 상태(state of health: SOH)인The output parameter indicative of the current state of charge of the battery is a state of health (SOH) of the battery.
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  11. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 제2 입력 파라미터 연산 수단은The second input parameter calculating means
    최소제곱법에서의 근사식으로 상기 전압 및 상기 전류 둘다의 이력의 데이터를 연산하는 수단; 및 Means for calculating data of the hysteresis of both the voltage and the current in an approximation in a least squares method; And
    상기 근사식에 기초하여 상기 배터리의 개로 전압(open-circuit voltage)의 현재값을 연산하기 위한 수단 - 여기서, 상기 현재값은 상기 제1 입력 파라미터에 포함됨 - 을 구비하며,Means for calculating a present value of an open-circuit voltage of the battery based on the approximation equation, wherein the present value is included in the first input parameter,
    상기 출력 파라미터 연산 수단은 상기 전압 이력의 데이터, 상기 전류 이력의 데이터, 상기 개로 전압의 현재값으로 이루어지는 상기 제1 입력 파라미터와, 상기 제2 입력 파라미터를 이용하여 상기 출력 파라미터를 연산하도록 구성되는The output parameter calculating means is configured to calculate the output parameter using the first input parameter consisting of the data of the voltage history, the data of the current history, the current value of the open circuit voltage, and the second input parameter.
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  12. 제11항에 있어서,The method of claim 11,
    상기 배터리의 성능 저하 상태를 나타내는 상기 제2 입력 파라미터는 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 검출된 상기 배터리의 개로 전압 및 내부저항의 둘다인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The second input parameter indicative of a degraded state of the battery is both an open circuit voltage and an internal resistance of the battery detected in response to a discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery. Device.
  13. 제12항에 있어서,The method of claim 12,
    상기 현재 충전 상태를 나타내는 상기 출력 파라미터는 상기 배터리의 충전 상태(SOC), 상기 배터리의 건전 상태(SOH), 및 상기 충전 상태와 건전 상태를 나타내는 정보를 포함하는 변수의 함수 중 하나인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The output parameter indicating the current state of charge is one of a function of a variable including a state of charge (SOC) of the battery, a state of health (SOH) of the battery, and information indicating the state of charge and the state of health; Neural network detection device.
  14. 제13항에 있어서,The method of claim 13,
    상기 함수는The function is
    성능 저하 정도 = SOH /(초기 완전 충전 용량 × SOC)Degradation degree = SOH / (initial full charge capacity × SOC)
    의 식으로 정의되는 상기 배터리의 성능 저하의 정도인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device characterized in that the degree of degradation of the performance of the battery defined by the equation.
  15. 제13항에 있어서,The method of claim 13,
    상기 출력 파라미터 연산 수단은 상기 SOC, 상기 개로 전압, 및 상기 내부저항을 뉴럴 네트워크 연산에 적용하여 상기 SOH가 연산되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And the output parameter calculating means is configured to apply the SOC, the open circuit voltage, and the internal resistance to a neural network calculation so that the SOH is calculated.
  16. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 제1 입력 파라미터 연산 수단은 제공받은 상기 배터리의 전압과 전류의 데이터에 기초하여 전압 이력 데이터 및 전류 이력 데이터를 상기 제1 입력 파라미터로서 연산하도록 구성되고,The first input parameter calculating means is configured to calculate voltage history data and current history data as the first input parameter based on data of voltage and current of the battery provided,
    상기 제2 입력 파라미터 연산 수단은, 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 상기 전압 이력 데이터 및 전류 이력 데이터의 둘다를 이용하여 상기 배터리의 개로 전압과 내부저항을 상기 제2 입력 파라미터로서 연산하도록 구성되며,The second input parameter calculating means is configured to calculate the open circuit voltage and internal resistance of the battery using both the voltage history data and the current history data in response to the discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery. Configured to operate as
    상기 출력 파라미터 연산 수단은 상기 배터리가 현재 충전되는 경우 기대되는 상기 배터리의 완전 충전 용량을 나타내는 상기 출력 파라미터를 연산하도록 구성되는 The output parameter calculating means is configured to calculate the output parameter indicative of the full charge capacity of the battery expected when the battery is currently charged.
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  17. 제16항에 있어서,The method of claim 16,
    상기 제2 입력 파라미터 연산 수단은 최소제곱법을 이용하여 상기 전압 이력 데이터와 전류 이력 데이터의 둘다로부터 선형 근사식을 생성하고, 상기 선형 근사식을 이용하여 상기 개로 전압과 내부저항의 둘다를 연산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The second input parameter calculating means generates a linear approximation from both the voltage history data and the current history data using the least square method, and calculates both the open circuit voltage and the internal resistance using the linear approximation. Neural network detection device, characterized in that configured.
  18. 제17항에 있어서,The method of claim 17,
    DD = Qpresent / Qinitial DD = Q present / Q initial
    의 식 - 여기서, 상기 DD는 상기 배터리의 성능 저하의 정도를 나타내고, Qpresent는 상기 출력 파라미터 연산 수단에 의하여 계산된 완전 충전 용량의 현재값을 나타내며, Qinitial는 상기 배터리가 제조될 때 주어진 완전 충전 용량의 초기값을 나타냄 - 에 기초하여 상기 배터리의 성능 저하의 정도를 연산하기 위한 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Where DD represents the degree of degradation of the battery, Q present represents the present value of the full charge capacity calculated by the output parameter calculating means, and Q initial is the full given when the battery is manufactured. Means for calculating a degree of degradation of the battery based on an initial value of a charge capacity.
  19. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 전기신호는 소정 시간 동안 실시간으로 얻어진 상기 배터리의 전압 및 전류이고,The electric signal is a voltage and a current of the battery obtained in real time for a predetermined time;
    상기 연산 수단은 ⅰ) 상기 입력 파라미터를 제공받는 입력층, ⅱ) 상기 입력 파라미터와 기록가능한 결합계수의 둘다를 이용하여 뉴럴 네트워크 연산을 실행하는 중간층 - 여기서, 상기 기록가능한 결합계수는 상기 입력층, 상기 중간층, 출력층을 상호간에 결합함 -, 및 ⅲ) 출력층을 구비하여 상기 배터리의 충전 상태를 나타내는 상기 출력 파라미터를 계산하고 상기 출력 파라미터가 상기 출력층으로부터 출력되도록 하는 뉴럴 네트워크를 포함하고,The computing means comprises: i) an input layer provided with the input parameter, ii) an intermediate layer for performing a neural network operation using both the input parameter and a recordable coupling coefficient, wherein the recordable coupling coefficient is the input layer, Coupling the intermediate layer, the output layer to each other, and iii) a neural network having an output layer to calculate the output parameter indicative of the state of charge of the battery and to cause the output parameter to be output from the output layer,
    상기 생성 수단은 The generating means
    복수의 메모리 테이블 - 여기서, 상기 테이블의 각각에는 상기 결합계수가 저장되고, 상기 메모리 테이블에 저장된 결합계수는 테이블마다 서로 다르며, 상기 입력 파라미터에서 지정되며 상기 캘리브레이션을 반영하는 상기 배터리의 성능 저하 상태와 상관관계를 갖는 지정된 입력 파라미터의 특징의 분할 범위에 좌우됨 - 을 갖는 메모리; 및 A plurality of memory tables, wherein the coupling coefficients are stored in each of the tables, and the coupling coefficients stored in the memory table are different from table to table, and are specified in the input parameters and indicate a performance degradation state of the battery reflecting the calibration. A memory having a correlation with a partitioning range of features of the designated input parameter having a correlation; And
    상기 지정된 입력 파라미터의 현재값에 응답하여 상기 복수의 메모리 테이블로로부터 하나의 메모리 테이블을 선택하여 그것에 저장된 상기 결합계수를 판독하는 선택 수단 - 여기서, 상기 지정된 결합계수는 상기 뉴럴 네트워크 연산에 제공됨 - 을 포함하는 Selecting means for selecting one memory table from the plurality of memory tables in response to a current value of the designated input parameter and reading the coupling coefficient stored therein, wherein the specified coupling coefficient is provided to the neural network operation; Containing
    것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Neural network detection device, characterized in that.
  20. 제19항에 있어서,The method of claim 19,
    상기 입력 파라미터는 상기 배터리의 전압 및 전류에서 계산되는 상기 배터리의, 전압 이력 데이터, 전류 이력 데이터, 및 개로 전압을 포함하며,The input parameter includes voltage history data, current history data, and open circuit voltage of the battery calculated from the voltage and current of the battery,
    상기 지정된 입력 파라미터는 상기 배터리가 완전 충전 상태일 때 얻어지는 배터리의 개로 전압인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And said designated input parameter is an open circuit voltage of a battery obtained when said battery is in a fully charged state.
  21. 제19항에 있어서,The method of claim 19,
    상기 입력 파라미터는 상기 배터리의 전압 및 전류에서 계산되는 상기 배터리의, 전압 이력 데이터, 전류 이력 데이터, 및 개로 전압을 포함하며,The input parameter includes voltage history data, current history data, and open circuit voltage of the battery calculated from the voltage and current of the battery,
    상기 지정된 입력 파라미터는 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방출에 응답하여 얻어지는 상기 배터리의 개로 전압인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And said specified input parameter is an open circuit voltage of said battery obtained in response to the release of a predetermined amount of power from said fully charged battery.
  22. 제20항에 있어서,The method of claim 20,
    상기 배터리의 완전 충전 상태에 응답하는 상기 배터리의 개로 전압은 상기 전압의 크기에 따라 복수의 전압 범위로 분할되는 전압 특성을 가지며,The open circuit voltage of the battery responsive to the full charge state of the battery has a voltage characteristic divided into a plurality of voltage ranges according to the magnitude of the voltage,
    상기 메모리 테이블에 저장된 결합계수는 테이블마다 서로 다르며, 상기 배터리의 완전 충전 상태에 응답하여 상기 배터리의 개로 전압의 크기에 따라 좌우되는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The coupling coefficients stored in the memory table are different from table to table, and depend on the size of the open circuit voltage of the battery in response to the fully charged state of the battery.
  23. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 생성 수단은The generating means
    상기 배터리의 성능 저하의 상태 및 상기 배터리의 방식에서의 차이 - 여기서, 둘다는 캘리브레이션을 반영함 - 중 하나 이상에 기인하여 상기 배터리의 충전 및 방전 특성에 따라 좌우되어 캘리브레이션 되는 입력 파라미터를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And generate an input parameter that is calibrated depending on the charge and discharge characteristics of the battery due to one or more of a state of degradation of the battery and a difference in manner of the battery, where both reflect calibration. Neural network detection device characterized in that the.
  24. 제23항에 있어서,The method of claim 23, wherein
    상기 입력 파라미터는The input parameter is
    상기 배터리의 전압(V) 또는 비율 V/Vf - 여기서, Vf는 상기 배터리가 완전 충전 상태일 때 검출되는 배터리의 전압임 -, 상기 배터리의 개로 전압(Vo) 또는 비율 Vo/Vof - 여기서, 상기 Vof는 상기 배터리가 완전 충전 상태일 때 검출되는 배터리의 개로 전압임 -, 상기 배터리의 내부저항(R) 또는 비율 R/Rf - 여기서, 상기 Rf는 상기 배터리가 완전 충전 상태일 때 검출되는 배터리의 내부저항임 -, 입력변수로서 상기 개로 전압(Vo) 및 상기 내부저항(R)을 이용하고 현재 방전가능한 상기 배터리의 전류량에의 상관관계를 나타내는 소정 함수 f(Vo, R), 및 상기 배터리의 전류(I)를 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The voltage (V) or ratio V / Vf of the battery, where Vf is the voltage of the battery detected when the battery is in a fully charged state, the open circuit voltage or ratio Vo / Vof of the battery, Vof is the open-circuit voltage of the battery detected when the battery is in a fully charged state, wherein the internal resistance (R) or ratio R / Rf of the battery, where Rf is the voltage of the battery detected when the battery is in a fully charged state. Internal resistance-a predetermined function f (Vo, R) that uses the open circuit voltage and the internal resistance R as input variables and indicates a correlation to the amount of current of the battery that is currently dischargeable; and Neural network detection device comprising a current (I).
  25. 제24항에 있어서,The method of claim 24,
    상기 함수 f(Vo, R)는 입력변수가 적어도 Vo/R의 비율에 기초하는 함수인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The function f (Vo, R) is a neural network detection device, characterized in that the input variable is a function based at least on the ratio of Vo / R.
  26. 제25항에 있어서,The method of claim 25,
    상기 함수 f(Vo, R)는 입력변수가 적어도 Vo·Vo/R의 비율에 기초하는 함수인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The function f (Vo, R) is a neural network detection device, characterized in that the input variable is a function based at least on the ratio of Vo · Vo / R.
  27. 제25항에 있어서,The method of claim 25,
    상기 함수 f(Vo, R)는 입력변수가 적어도 (Vm - Vo)/R의 비율에 기초하는 함수이며, Vm은 상기 배터리의 소정 전압인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Wherein the function f (Vo, R) is a function whose input variable is based at least on the ratio of (Vm-Vo) / R, and Vm is a predetermined voltage of the battery.
  28. 제25항에 있어서,The method of claim 25,
    상기 소정전압 Vm은 상기 배터리의 방전 정지 전압인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And the predetermined voltage Vm is a discharge stop voltage of the battery.
  29. 제24항에 있어서,The method of claim 24,
    상기 함수 f(Vo, R)는 f(Vop, Rp)/f(Vof, Rf)에 의하여 정의되는 함수이며,The function f (Vo, R) is a function defined by f (Vop, Rp) / f (Vof, Rf),
    상기 f(Vop, Rp)는 함수 f(Vo, R)의 현재값을 나타내며, 상기 f(Vof, Rf)는 상기 배터리가 완전 충전 상태일 때 얻어진 함수 f(Vop, Rp)의 값인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The f (Vop, Rp) represents the current value of the function f (Vo, R), the f (Vof, Rf) is a value of the function f (Vop, Rp) obtained when the battery is fully charged Neural network detection device.
  30. 제29항에 있어서,The method of claim 29,
    상기 함수 f(Vo, R)는 (Vo·Vo/R)/(Vof·Vof/Rf)에 의하여 정의되는 함수이며,The function f (Vo, R) is a function defined by (VoVo / R) / (VofVof / Rf),
    상기 Vof 및 Rf는 각각 상기 배터리가 완전 충전 상태일 때 검출된 상기 배터리의 개로 전압 및 내부저항을 나타내는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And Vof and Rf respectively represent an open circuit voltage and an internal resistance of the battery detected when the battery is in a fully charged state.
  31. 배터리 시스템에 구비되는 2차 배터리의 현재 충전 상태를 검출하기 위한 뉴럴 네트워크 방식의 장치로서,A neural network type device for detecting a current state of charge of a secondary battery included in a battery system,
    상기 배터리의 현재 동작 상태를 나타내는 전기신호를 검출하기 위한 검출 수단;Detection means for detecting an electrical signal indicative of a current operating state of the battery;
    상기 전기신호를 이용하여, 상기 배터리의 내부 상태를 평가하는데 필요한 입력 파라미터를 생성하는 수단 - 여기서, 상기 입력 파라미터는 상기 배터리의 충전 및 방전 특성에서의 성능 저하에 관하여 상기 배터리의 현재 충전 상태의 캘리브레이션을 반영함 - ; 및 Means for generating, using the electrical signal, an input parameter necessary for evaluating the internal state of the battery, wherein the input parameter is a calibration of the current state of charge of the battery with respect to performance degradation in charge and discharge characteristics of the battery. Reflects-; And
    상기 입력 파라미터를 뉴럴 네트워크 연산에 적용하여 상기 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 출력 파라미터를 연산하기 위한 연산 수단을 포함하고,Calculating means for calculating an output parameter indicative of a current state of charge of the battery by applying the input parameter to a neural network operation;
    상기 입력 파라미터는 상기 배터리의 현재 충전 상태를 반영하는 복수개의 물리 상태량으로 구성되며,The input parameter is composed of a plurality of physical state quantities reflecting the current state of charge of the battery,
    상기 복수개의 물리 상태량은 상기 물리 상태량 중에서 지정되는 물리 상태량의 현재값과 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어진 상기 지정된 물리 상태량의 값 간의 비율을 포함하고,The plurality of physical state quantities include a ratio between a current value of a specified physical state quantity among the physical state quantities and a value of the specified physical state quantity obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery,
    상기 비율은 상기 입력 파라미터에의 캘리브레이션을 제공하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.And said ratio provides for calibration to said input parameter.
  32. 제31항에 있어서,The method of claim 31, wherein
    상기 복수개의 물리 상태량은The plurality of physical state quantities
    상기 배터리의 평균전압(Va), 개로 전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력(P) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.An apparatus for detecting a neural network type, comprising at least one of an average voltage Va, an open circuit voltage, an internal resistance R, and a maximum discharge power P of the battery.
  33. 제31항에 있어서,The method of claim 31, wherein
    상기 복수개의 물리 상태량은The plurality of physical state quantities
    상기 배터리의 평균전압(Va), 개로 전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력(P)의 모두를 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.An apparatus for detecting a neural network type, comprising all of an average voltage Va, an open circuit voltage, an internal resistance R, and a maximum discharge power P of the battery.
  34. 제31항에 있어서,The method of claim 31, wherein
    상기 지정된 물리량은 상기 지정된 물리 상태량의 현재값 및 완전 충전된 상기 배터리로부터의 소정 전력량의 방전에 응답하여 얻어진 상기 지정된 물리 상태량의 값을 변수로 포함하는 선형함수에 의하여 주어지는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.Wherein the specified physical quantity is given by a linear function comprising as a variable a current value of the specified physical state quantity and a value of the specified physical state quantity obtained in response to the discharge of a predetermined amount of power from the fully charged battery. Detection device.
  35. 제34항에 있어서,The method of claim 34, wherein
    상기 복수개의 물리 상태량은The plurality of physical state quantities
    상기 배터리의 평균전압(Va), 개로 전압(Vo), 내부저항(R) 및 최대방전전력(P) 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.An apparatus for detecting a neural network type, comprising at least one of an average voltage Va, an open circuit voltage, an internal resistance R, and a maximum discharge power P of the battery.
  36. 제34항에 있어서,The method of claim 34, wherein
    상기 복수개의 물리 상태량은The plurality of physical state quantities
    상기 배터리의 평균전압(Va), 개로 전압개로 전압부저항(R) 및 최대방전전력(P)의 모두를 포함하는 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.An apparatus for detecting a neural network type, comprising all of an average voltage Va of the battery, an open circuit voltage-opening voltage resistor, and a maximum discharge power P.
  37. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 배터리 시스템은 차량에 장착되는 차량용 배터리 시스템인 것을 특징으로 하는 뉴럴 네트워크 방식의 검출 장치.The battery system is a neural network detection device, characterized in that the vehicle battery system mounted on a vehicle.
  38. 배터리 시스템에 구비되는 2차 배터리의 현재 충전 상태를 검출하기 위한 방법으로서,A method for detecting a current state of charge of a secondary battery provided in a battery system,
    상기 배터리의 현재 동작 상태를 나타내는 전기신호를 검출하는 단계와,Detecting an electrical signal indicative of a current operating state of the battery;
    상기 배터리의 현재 성능 저하 상태에 따른 상기 배터리의 현재 충전 상태의 캘리브레이션을 반영하며, 상기 배터리의 내부 상태를 평가하기 위하여 필요한 입력 파라미터를 상기 전기신호를 이용하여 생성하는 단계와,Generating an input parameter using the electrical signal to reflect a calibration of a current state of charge of the battery according to a state of deterioration of the battery, and to evaluate an internal state of the battery;
    상기 입력 파라미터를 뉴럴 네트워크 연산에 적용하여 상기 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 출력 파라미터를 검출하는 단계를Applying the input parameter to a neural network operation to detect an output parameter indicative of the current state of charge of the battery;
    포함하는 것을 특징으로 하는 충전 상태의 검출 방법.Method of detecting the state of charge, characterized in that it comprises.
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